- Publicación
- Actualización
Las mediciones tomadas antes y después de una intervención en la misma persona no son dos muestras independientes. Perder el emparejamiento puede ocultar la incertidumbre y qué personas contribuyen a la comparación. Conserve explícitamente la relación en la estructura de datos utilizada para el análisis.
Definir la pregunta y los supuestos
Defina la unidad de emparejamiento: puede ser una persona, un órgano u otra conexión preespecificada. Compruebe la comparabilidad temporal y del método entre observaciones. Planifique los pares incompletos según la pregunta científica. Restar dos medias separadas no sustituye siempre el análisis del cambio dentro de cada persona, porque participantes distintos pueden contribuir a esos dos resúmenes.
Ejemplo de estudio hipotético
En un estudio hipotético, las medias basales utilizan a todos los participantes, pero las de seguimiento solo a quienes acuden. Su diferencia se comunica como cambio individual medio. El equipo examina quién contribuyó a cada resumen y define explícitamente un enfoque adecuado de emparejamiento y datos ausentes, en vez de suponer que las poblaciones son intercambiables.
Comprobaciones para la revisión del diseño
- Verifique la clave de emparejamiento y las reglas para identificar una única medición admisible.
- Compruebe si contribuyen las mismas personas a los resúmenes basales y de seguimiento.
- Pruebe las derivaciones para pares ausentes y múltiples observaciones candidatas al emparejamiento.
Registrar la decisión y sus límites
Un análisis aceptado reproduce la fuente y la selección de cada par. Utilice un método que respete la dependencia y distinga las personas de los recuentos de mediciones. Si excluir pares incompletos cambia la población, comunique esa consecuencia. No intercambie los cambios en las medias de grupo con las medidas de cambio individual; muestre la incertidumbre pertinente y explique qué magnitud responde a la pregunta prevista.
Preguntas frecuentes
- ¿Es la diferencia de dos medias el cambio medio?
- Evalúe si contribuyen las mismas personas y unas condiciones de cálculo compatibles.
- ¿Significan más mediciones más participantes?
- No. Las observaciones repetidas siguen vinculadas a la misma persona.