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Un valor inusual puede ser un error de datos, un hallazgo clínico real o una diferencia en las condiciones de medición. Excluir una observación simplemente porque influye mucho en el resultado puede socavar la credibilidad científica. Revise la evidencia fuente y el contexto antes de decidir qué representa.
Definir la pregunta y los supuestos
Distinga las observaciones imposibles, inesperadas e influyentes. Planifique comprobaciones de unidades, fechas, dispositivos y registros fuente. Preespecifique reglas para conservar observaciones válidas y evaluar su influencia. La revisión enmascarada puede ayudar a mantener las decisiones independientes de los hallazgos comparativos preferidos, pero no debe eliminar el contexto clínico necesario para entender la medición o evaluar su plausibilidad.
Ejemplo de estudio hipotético
En un ensayo hipotético, un resultado de laboratorio inusualmente alto afecta a la estimación principal. La revisión de la fuente confirma que es correcto. El equipo no lo borra para obtener un resultado de aspecto más equilibrado; aplica el método previsto y una evaluación de apoyo adecuada, sin reclasificar una observación real como error de datos.
Comprobaciones para la revisión del diseño
- Registre la verificación de la fuente por separado de la evaluación de la influencia estadística.
- Compruebe las conversiones de unidades y las condiciones de medición a nivel de observación individual.
- Aplique de forma coherente las reglas de exclusión en ambos grupos de tratamiento.
Registrar la decisión y sus límites
Una decisión aceptada conserva la justificación y la evidencia de cada registro afectado. Los datos válidos influyentes no se eliminan únicamente por un resultado inconveniente. Los análisis adicionales no sustituyen discretamente al principal; informe de su alcance y sensibilidad. Revele el momento y las consecuencias interpretativas si cambia un umbral de valores atípicos después de disponer de resultados comparativos.
Preguntas frecuentes
- ¿Es automáticamente un error un valor atípico?
- No. Puede ser un hallazgo real o reflejar su contexto de medición.
- ¿Debe eliminarse una observación influyente?
- La influencia por sí sola no basta; se necesitan reglas científicas y preespecificadas.