Los 5 Test Estadísticos que Todo Profesional de la Salud y Dispositivos Médicos Debería Conocer

En el mundo de la salud, tomar decisiones basadas en datos no es solo una ventaja, ¡es una necesidad! 📉➡️📈

Desde la validación de estudios clínicos hasta el análisis de eficacia de dispositivos médicos, elegir el test estadístico correcto puede marcar la diferencia entre una conclusión certera y una interpretación errónea.

Aquí te comparto 5 test esenciales que todo profesional de la salud y dispositivos médicos debería conocer. 👇

1️⃣ Test de Normalidad (Shapiro-Wilk, Kolmogorov-Smirnov, Anderson-Darling)
📌 ¿Tus datos clínicos siguen una distribución normal?
👉 Fundamental antes de aplicar test paramétricos en estudios médicos.
✅ Ejemplo: Evaluar si los niveles de glucosa en sangre en un grupo de pacientes siguen una distribución normal antes de un ensayo clínico.

2️⃣ Test t de Student (para comparar dos grupos)
📌 ¿Existe diferencia significativa entre dos tratamientos o dispositivos médicos?
👉 Usa t-test si los datos son normales.
👉 Usa Mann-Whitney U si los datos no son normales.
✅ Ejemplo: Comparar la eficacia de dos marcapasos en pacientes con insuficiencia cardíaca.

3️⃣ ANOVA (para comparar más de dos grupos)
📌 ¿Más de dos grupos muestran diferencias significativas?
👉 Usa ANOVA si los datos son normales y las varianzas son iguales.
👉 Usa Kruskal-Wallis si los datos no son normales.
✅ Ejemplo: Evaluar la respuesta de distintos grupos de pacientes a tres tipos de stents coronarios.

4️⃣ Chi-Cuadrado (𝞆²)
📌 ¿Existe relación entre variables categóricas en estudios de salud?
👉 Ideal para analizar tablas de frecuencia en ensayos clínicos.
✅ Ejemplo: Relación entre el tipo de dispositivo médico utilizado y la tasa de recuperación del paciente.

5️⃣ Test de Correlación (Pearson, Spearman, Kendall)
📌 ¿Dos variables médicas están relacionadas?
👉 Usa Pearson si los datos son normales.
👉 Usa Spearman si los datos no son normales.
✅ Ejemplo: ¿Existe correlación entre la presión arterial y el índice de masa corporal en una población específica?

⚠ Recordatorio clave: No todos los test aplican en cualquier situación. La correcta selección es fundamental para obtener insights clínicos confiables y mejorar la toma de decisiones médicas.