Categorización de variables en el análisis estadístico de datos: consecuencias sobre la interpretación de resultados
Es bastante frecuente que en estudios epidemiológicos, durante el proceso de análisis de datos, una o más variables continuas sean cambiadas de escala. El objetivo de este trabajo consistió en evaluar las consecuencias de la categorización de variables en el análisis de datos. Se estudian tres situa...
| Main Authors: | , |
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| Format: | Article in Journal/Newspaper |
| Language: | English Spanish Portuguese |
| Published: |
Pan American Health Organization
2000
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| Subjects: | |
| Online Access: | https://doaj.org/article/48bb6d5421694ec693e2bd42b7a69bc4 |
| Summary: | Es bastante frecuente que en estudios epidemiológicos, durante el proceso de análisis de datos, una o más variables continuas sean cambiadas de escala. El objetivo de este trabajo consistió en evaluar las consecuencias de la categorización de variables en el análisis de datos. Se estudian tres situaciones bajo diferentes escenarios de análisis estadístico en modelos de regresión. Los resultados muestran que la dicotomización de variables continuas puede modificar sustancialmente las relaciones entre variables dependientes e independientes. Así por ejemplo, en estudios epidemiológicos en los que se pretende evaluar el efecto de una exposición sobre una respuesta, la magnitud o la dirección de dicho efecto pueden estar sesgadas como consecuencia de la dicotomización de alguna variable. Se recomienda, por lo tanto, evitar, en la medida de lo posible, la categorización de variables en el análisis. |
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