Las 10 herramientas estadísticas más utilizadas en la investigación médica

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Kolabtree estadístico autónomo Kingsley Ukwuoma escribe sobre las principales herramientas estadísticas utilizadas en la investigación médica y el análisis de datos clínicos. 

Hubo un tiempo en el que la validación de los experimentos a través de los datos se realizaba íntegramente mediante cálculos manuales. Esto abría brechas para el error humano y un mayor coste en la realización de la investigación, especialmente cuando los datos eran grandes, por ejemplo, más de 1000 observaciones de campo. Hoy en día, debido al avance gradual de la tecnología, las herramientas estadísticas se utilizan en la investigación médica para lograr una mayor eficiencia y precisión.

En el ámbito de la investigación médica, que se extiende desde las revisiones sistemáticas, los metaanálisis y los ensayos clínicos, la exactitud y la precisión son primordiales. Los parámetros de validación deben ser más estrictos. En la comprobación de las hipótesis de investigación, la suposición se basa en la exactitud 100%. Sin embargo, dado que los datos en sí mismos nunca se distribuyen normalmente ni son perfectos, es importante asignar un porcentaje de 0,01 (1%) como nivel de significación o margen de error o probabilidad de que el resultado produzca un error, aunque sea leve, pero que mejora a medida que la referencia se acerca a 100%, es decir, 0,001 (0,1%) o 0,0001 (0,01%).

Los datos en sí mismos, que consisten en una mezcla de puntos numéricos, de cadena y alfanuméricos, pueden parecer intimidantes, pero el análisis de los datos no tiene por qué ser siempre complejo. El proceso puede dividirse en tres pasos claros:

-Comprender el origen de los datos, a través de los objetivos de la investigación
-Qué hacer con los datos (elección de la prueba de estimación)
-Cómo dar sentido a los datos (interpretación de los resultados)

Existe un amplio universo de herramientas estadísticas utilizadas en la investigación médica. Estas herramientas realizan el trabajo de forma similar, pero las diferencias radican en la facilidad de uso y presentación, así como en las diferencias de licencia (propietaria o no), la interfaz (apuntar y hacer clic o línea de comandos) y el coste (gratuito o de pago). Estas herramientas se encargan de los procesos integrales de recogida, organización, análisis e interpretación de datos estadísticos. Veamos las 10 principales herramientas estadísticas utilizadas en la investigación médica por científicos, médicos y profesionales de I+D de la industria.

1. Stata

Stata es una completa caja de herramientas que proporciona una capacidad de gestión de datos, análisis de datos y una colorida interfaz gráfica. Stata puede considerarse como el software estadístico común a las instituciones, incluidas las organizaciones internacionales como las Naciones Unidas, los gobiernos y los académicos para la salud pública, la economía, el trabajo social y la medicina. Sigue siendo el software más potente disponible en el espacio analítico. El nombre Stata es una abreviatura silábica de las palabras estadística y datos y fue lanzado en 1985 y luego la opción de interfaz gráfica de usuario en 2003.

Las características de Stata incluyen, la interfaz gráfica de usuario (GUI) o simplemente, la interfaz de apuntar y hacer clic acompañada de una opción para la interfaz de línea de comandos (CLI) que es rápida, auténtica y fácil de usar. STATA es compatible con archivos de Excel (.xls, .xlsx), archivos de texto (.txt, .csv, .dat), SAS (.XPT) y otros (.XML).

Hay una gran cantidad de funciones estadísticas, que van desde el análisis descriptivo, el análisis de tabulación cruzada hasta técnicas más avanzadas como el modelado de ecuaciones estructurales, los modelos de probabilidad, el análisis de supervivencia, las series temporales y los modelos multinivel. Stata permite a los usuarios tener control sobre los datos, las variables y también la compilación estadística de grupos. Stata funciona bien con datos longitudinales, pero sólo puede mantener un conjunto de datos en la memoria, que tiene que reescribirse para añadir o acceder a un nuevo conjunto de datos. Los gráficos de Stata no son tan flexibles en comparación con otros programas y los diferentes paquetes limitan el tamaño de los conjuntos de datos utilizables (Stata/IC, Stata/SE y Stata/MP).

2. R

R es un herramienta de software estadístico de código abierto que está bien equipado para manejar, visualizar, analizar y aspectos de la "computación pesada" del aprendizaje automático y es estrictamente una herramienta de software de "interfaz de línea de comandos (CLI)", aunque es relativamente nuevo en el espacio de los usuarios, R cuenta ahora con una fuerte base de fans, con más de 6000 paquetes, aportados por científicos de datos, bioinformáticos e investigadores médicos, que cubren una extensión de disciplinas desde la investigación del cáncer, el análisis clínico, la biología molecular, la filogenia, hasta el meta-análisis.

El Entorno de Desarrollo Integrado (IDE) de R-studio, que alberga las herramientas de R, funciona como el motor de base de datos de Oracle, donde se utiliza SQL. La versión anterior fue lanzada en 1993 y el IDE lanzado en 2011. R es compatible con archivos de Excel (.xls, .xlsx), archivos de texto (.txt, .dat, .csv), SPSS (.sav), Stata (.dta), SAS (. sas7bdat), Otros (. xml, json). R interactúa bien con otros programas informáticos con una curva de aprendizaje bastante pronunciada, dados los diferentes tipos de datos.

Específicamente, Metafor es uno de los muchos paquetes de R disponibles para realizar meta-análisis y contiene las herramientas de análisis más completas. Su sitio web contiene algunos ejemplos de análisis y gráficos muy útiles con el código correspondiente. Sin embargo, dado que el paquete requiere el uso del entorno R, puede ser difícil para aquellos que nunca han utilizado R antes acostumbrarse al paquete tan rápidamente. Merece la pena mencionar el JASP o Jamovi paquetes.

3. Prisma de GraphPad

GraphPad Prism es popular entre los biólogos del mundo académico y de la industria. También viene con funcionalidades que permiten a los investigadores realizar investigaciones de laboratorio y pruebas de ensayos clínicos utilizando la prueba t, ANOVA unidireccional, tabla de contingencia, análisis de supervivencia y modelos de probabilidad como el modelo de regresión logística.

El software, a diferencia de cualquier otro, viene con una página de análisis de resultados interpretada después de que se hayan producido las estimaciones. El lenguaje es fácil de entender y con menos tecnicismos. El software también tiene una función automatizada incorporada que combina el análisis y el resultado gráfico en una sola instantánea, lo que se suma al comportamiento propio del reanálisis automático de los datos en caso de que se altere alguno de los puntos de datos, todo ello en tiempo de ejecución sin necesidad de rehacer el análisis realizado o el gráfico dibujado.

La herramienta de software es compatible con archivos de Excel (.xls, .xlsx), archivos de texto (.txt, .dat, .csv) y otros (. xml, json). Las características de los gráficos son excepcionales.

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4. SAS

SAS es la base de la analítica avanzada, con funcionalidades que abarcan una amplia gama de empresas y organizaciones científicas y de ingeniería. El desarrollo de SAS (Statistical Analysis System) comenzó en 1966 de la mano de Anthony Bar, de la Universidad Estatal de Carolina del Norte, al que se unió posteriormente James Goodnight. El Instituto Nacional de Salud financió este proyecto con el objetivo de analizar los datos agrícolas para mejorar el rendimiento de las cosechas.

SAS es compatible con archivos Excel (.xls), archivos ext (.txt, .dat, .csv), IBM SPSS (.sav), Stata (.dta), JMP (.jmp) y otras extensiones de archivo (.xml). Esto permite importar y exportar datos con facilidad, sin tener que recurrir a procesos manuales que pueden dar lugar a errores. SAS también cuenta con una buena interfaz gráfica interactiva. Sin embargo, SAS puede ser engorroso a veces para crear gráficos perfectos con la sintaxis.

Algunas de las características o ventajas de SAS están relacionadas con su tamaño y la propiedad de la licencia. La clave está en el tiempo de implementación de nuevas ideas y métodos y los tecnicismos en el proceso de documentación. SAS ha ganado popularidad entre los servicios financieros, la administración pública, la industria manufacturera y las ciencias de la salud y la vida.

5. IBM SPSS

La versión inicial de SPSS se desarrolló en 1968 hasta la adquisición de IBM en 2009. IBM SPSS es bastante completo y sirve como herramienta para casi todas las disciplinas y profesionales. El software tiene una gran capacidad con una función de interfaz gráfica de usuario fácil de usar. Sin embargo, el software funciona mejor para los investigadores que tienen conocimientos básicos de estadística, especialmente de elementos de datos como la medición de datos, la identificación de tipos de datos, la asignación y codificación de variables y la selección de casos.

IBM SPSS es compatible con archivos de Excel (.xls, .xlsx), archivos de texto (.csv, .txt, .dat), SAS (. sas7bdat) y Stata (.dta). Viene con una característica sorprendente en 'Chart Builder' que permite a los usuarios arrastrar y soltar gráficos y hacer modificaciones. Además de la facilidad de uso y la capacidad de manejar automáticamente los puntos de datos perdidos, los usuarios pueden realizar modelos de ecuaciones estructurales a través de SPSS Amos.

Sin embargo, algunos métodos estadísticos robustos y complejos no pueden estimarse, por ejemplo, la regresión de la mínima desviación absoluta y la regresión cuantil.

6. MATLAB

MATLAB (The Mathworks) fue lanzado en 1984. MATLAB es una completa interfaz de línea de comandos (CLI) o lenguaje de programación utilizado por científicos e ingenieros. Al igual que con R, el camino de aprendizaje es empinado, y se le pedirá que cree su propio código en algún momento. También hay disponible un gran número de cajas de herramientas que le ayudarán a responder a sus preguntas de investigación (como EEGLab para analizar datos de EEG). La dificultad de uso se complementa con un amplio abanico de métodos estadísticos y flexibilidad en cuanto a lo que el software puede manejar. MATLAB ha ganado popularidad entre los científicos de las áreas de ingeniería, análisis numérico, álgebra lineal y procesamiento de imágenes.

MATLAB es compatible con archivos de Excel (.xls, .xlsx), archivos de texto (.txt, .dat, .csv), otros (. xml, json). MATLAB tiene una buena gráfica y se integra fácilmente con software de programación de alta gama como Python y C++, pero no cuenta con los enormes métodos estadísticos de los que disponen SAS e IBM SPSS.

Además, hay una lista de herramientas de software estadístico poco populares que se distinguen por su facilidad de uso, con funciones eficaces de apuntar y hacer clic.

7. JMP

JMP combina potentes estadísticas con gráficos dinámicos, en memoria y en el escritorio. Su paradigma interactivo y visual permite a JMP revelar conocimientos que son imposibles de obtener a partir de tablas de números sin procesar o gráficos estáticos. Originalmente significaba 'John's Macintosh Program' con cinco productos a medida: JMP, JMP Pro, JMP Clinical, JMP Genomics y JMP Graph Builder App.

JMP es compatible con archivos de Excel (.xls, .xlsx), archivos de texto (.csv, .txt, .dat), SAS (.sas7bdat), Stata (.dta), SPSS (.sav). JMP viene con un gráfico interactivo, tablas de datos enlazadas dinámicamente y un lenguaje de scripting y también tiene una interfaz que permite el uso de complementos de R y Excel, Los usuarios también obtienen los beneficios añadidos de la gestión de la salida de forma efectiva. Al igual que IBM SPSS, algunos métodos robustos esenciales: regresión; mínimos cuadrados en dos etapas (2SLS), LAD, Quantile están ausentes.

8. Minitab

Minitab ofrece una gama de herramientas estadísticas tanto básicas como bastante avanzadas para el análisis de datos y fue desarrollado en 1972 a partir de OMNITAB 80, que es una versión ligera. Al igual que GraphPad Prism, los comandos pueden ejecutarse tanto a través de la interfaz gráfica de usuario como de los comandos de script, lo que lo hace accesible tanto a los principiantes como a los usuarios que buscan realizar análisis más complejos.

El software es compatible con archivos Excel (.xls), archivos ext (.txt, .dat, .csv), IBM SPSS (.sav), Stata (.dta), JMP (.jmp) y otras extensiones de archivo (.xml). Esto permite importar y exportar datos con facilidad, sin recurrir a procesos manuales que pueden dar lugar a errores. Minitab automatiza los cálculos y permite la creación eficiente de gráficos.

9. Estadística

Statistica es un conjunto de herramientas de software analítico desarrollado originalmente por StatSoft y adquirido por Dell en 2014 y TIBCO entrando en acuerdo de compra en 2017. Statistica es ideal para la gestión de datos, el análisis, la visualización, la minería de datos y el aprendizaje automático.

SAS es compatible con archivos Excel (.xls), archivos ext (.txt, .dat, .csv), IBM SPSS (.sav), Stata (.dta), JMP (.jmp) y otras extensiones de archivo (.xml). Esto permite importar y exportar datos con facilidad, sin recurrir a procesos manuales que pueden dar lugar a errores. Statistica permite la integración del entorno de programación R en el que se dispone de técnicas analíticas adicionales.

10. Excel

Microsoft Office Excel se desarrolló originalmente para la gestión de datos. Sin necesidad de introducción, Microsoft Corp Excel se utiliza ampliamente en el análisis estadístico por el conjunto de datos tomados para esta revisión. El programa tiene un alcance más amplio y el conocimiento de su uso está bastante extendido, por lo que la cantidad de desconocimiento sobre la forma de uso es muy reducida y, por lo tanto, la facilidad de uso es la más alta entre el software revisado.

Excel también tiene un complemento llamado Meta-Essentials, MetaXL y MetaEasy que añade la capacidad de realizar estadísticas meta-analíticas con Excel como base.

Hay varios factores que afectan al resultado del análisis, como el tamaño de la muestra, los métodos de recogida de datos, la elección de la prueba utilizada y la metodología, entre otros. El análisis estadístico debe ser realizado cuidadosamente por expertos para obtener resultados fiables. Contratar a un experto estadístico médico autónomo o consultor de bioestadística puede ayudarle a ahorrar tiempo y energía, mientras se centra en su investigación. Conseguir que los datos de su investigación se verifiquen antes de su publicación también es esencial para que pueda comunicar su investigación al mundo con confianza. Kolabtree ofrece acceso a estadísticos autónomos con experiencia en diferentes programas y herramientas. Ver expertos ahora o simplemente publicar un proyecto y obtener presupuestos en 24 horas.

 


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Sobre el autor

Kingsley Ukwuoma es un experimentado estadístico y analista de datos que proporciona apoyo a la investigación cuantitativa. Tiene más de 10 años de experiencia en aplicaciones de entrada, como R, STATA, Eviews, Python, IBM SPSS y SAS/Excel, con aplicaciones industriales en ciencias de la salud y análisis, epidemiología, estadística aplicada y negocios de tecnología y financiación de la salud mundial.

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