Estadística

La regresión logística binaria emplea la función sigmoide para estimar la probabilidad de la variable objetivo cuando esta es binaria. Sin embargo, esta función no permite estimaciones directas de probabilidad cuando tratamos con variables nominales con más de dos categorías. En estos casos, emplearemos la regresión logística multinomial, que empleará la función softmax para estimar las probabilidades respecto a una categoría de referencia.

La tau-cuadrado representa la variabilidad de efectos entre las distintas poblaciones de las que proceden los estudios primarios de una revisión sistemática, según la suposición del modelo de efectos aleatorios del metanálisis. Se describe su utilidad para la ponderación de estudios y para el cálculo de intervalos de predicción, comprendiendo cómo su significado va más allá de ser un mero indicador de heterogeneidad.

La V de Cramer permite cuantificar la fuerza de la asociación entre dos variables categóricas (nominales), no ordinales. Es especialmente útil cuando las variables tienen múltiples categorías, ya que permiten condensar la fuerza de asociación en una sola cifra. Sus valores abarcan desde 0, no asociación, hasta 1, una asociación perfecta.

Contrario a lo que podría pensarse, la inclusión de un número elevado de variables en un modelo de regresión lineal puede ser contraproducente para su rendimiento, produciendo un sobreajuste de los datos y disminuyendo la capacidad de generalización. Es la conocida como maldición de la multidimensionalidad.

La manipulación visual de los datos utilizando gráficos mal diseñados puede distorsionar su interpretación. Se describen los errores más comunes, como la omisión de ejes, escalas manipuladas y gráficos circulares confusos, que pueden inducir a conclusiones erróneas. Aprender a detectar estos errores nos permitirá mejorar la capacidad de análisis visual e interpretación de los datos.