Para comprender la dimensión de un evento epidemiológico, es importante analizar información de reportes pasados, actuales, y buscar proyectar de la forma más precisa posible. En este contexto, SPSS Statistics como software de análisis estadístico de datos, constituye una herramienta que permite desarrollar informes específicos y llegar a conclusiones confiables.
¿Por qué es útil contar con una herramienta de análisis estadístico?
Cómo SPSS Statistics ayuda a los epidemiólogos:
- Preparación de datos: facilita este proceso que es necesario en el análisis de cualquier tipo de datos, rápidamente se pueden realizar modificaciones que generan resultados en el formato usual de los reportes epidemiológicos.
- Análisis estadístico descriptivo básico: la generación de medidas de resumen o un análisis de frecuencias de las variables obtenidas, son importantes al definir las características demográficas y epidemiológicas de una población con una enfermedad específica, el software los genera de forma sencilla.
- Cálculo de prevalencia y otros: teniendo en cuenta diversas variables cualitativas (edad, sexo, etc.) es posible construir intervalos de confianza de proporciones con técnicas específicas, también determinar tasas de recuperación, tasas de mortalidad, etc. Describir estos indicadores epidemiológicos puede ser útil en la realización de estudios de carga de enfermedad, análisis de costo-efectividad y en la gestión de recursos asistenciales. SPSS Statistics presenta además diversos procedimientos para medir características clínicas, anomalías específicas de laboratorio, cifras de complicaciones y mediciones de efectos de un tratamiento.
- Pruebas estadísticas y análisis de muestras pequeñas: SPSS Statistics ofrece pruebas en su versión clásica, pruebas no paramétricas, métodos exactos y simulaciones, lo que hace posible un análisis más completo de las muestras pequeñas con estadísticos adecuados. Un ejemplo de este último punto, es el análisis de sintomatología diferente en poblaciones pequeñas, los resultados obtenidos pueden promover un estudio mayor, lo que puede mejorar la detección, control y tratamiento de una enfermedad.
- Análisis multivariados: el software presenta múltiples test y permite realizar cruces entre variables para la medición de sintomatología, determinación de test sobre aplicación de tratamientos y comparaciones de poblaciones. Se puede, por ejemplo, determinar preexistencias de enfermedades crónicas en pacientes con un virus específico, o si los síntomas vinculados a enfermedades gastrointestinales pueden estar asociados a su vez con la presencia de un genoma viral especifico en pacientes en estado crítico. El uso de técnicas multivariadas como el análisis de conglomerados, también puede ayudar a definir a la población según sus síntomas.
- Análisis avanzados: cuenta con procedimientos para obtener estadísticas de riesgo en análisis bivariados y estimar riesgo relativo en estudios con muestras de control. También tiene un módulo extra de estadísticas avanzadas, que permite obtener medidas de evaluación de modelos como la sensibilidad y especificidad sin necesidad de programar. Además, el software presenta modelos de regresión que pueden ayudar a identificar factores de riesgo en pacientes en estado crítico de la enfermedad a analizar. Sería de interés determinar estadísticamente si por ejemplo, el incremento de los niveles de glucosa es factor a considerar. Ofrece modelos lineales generalizados, no lineales, de series de tiempo, entre otros, para realizar pronósticos relativos.
- Reportes: por último, las salidas generadas a partir del software arrojan información de interés que puede complementar los resultados de la prueba y facilitar el desarrollo de los informes posteriores.