Guía para Elegir la Prueba Estadística Correcta en Investigación Naturopática Basada en Evidencias (NBE)

La investigación en Naturopatía Basada en Evidencia (NBE) requiere un enfoque riguroso y metodológicamente sólido. Una de las decisiones más importantes en el análisis de datos es la selección de la prueba estadística adecuada, la cual debe alinearse con el tipo de pregunta de investigación, la naturaleza de los datos y el diseño del estudio.

Esta guía, basada en el esquema proporcionado, te ayudará a navegar por este proceso crítico.

Paso 1: Definir el Tipo de Pregunta de Investigación

El primer paso es categorizar tu pregunta. En NBE, las preguntas suelen caer en una de estas tres grandes categorías:

1. Comparar Grupos: ¿Existe una diferencia entre dos o más grupos? (Ej.: comparar el efecto de un procedimiento Naturopático vs. un placebo en los niveles de energía).
2. Evaluar una Relación o Correlación: ¿Existe una asociación entre dos variables? (Ej.: ¿está relacionado el nivel de estrés con la calidad del sueño?).
3. Evaluar una Proporción o Frecuencia: ¿La proporción observada en una muestra se desvía de una proporción esperada o teórica? (Ej.: evaluar si la proporción de salutantes que mejoran con una higiopraxiología específica es mayor al 50%).

Paso 2: Seleccionar la Prueba Estadística Adecuada

Utiliza el siguiente flujo de decisión, inspirado en tu esquema, para elegir la prueba.

A. Si tu pregunta es COMPARAR GRUPOS

1. Identifica el número de grupos y el tipo de datos:

• Datos Numéricos (continuos o de intervalo): Ej., puntuaciones de escalas, niveles en sangre, medidas de dolor (EVA).
• Datos Categóricos (nominales u ordinales): Ej., sí/no, grupos de EES (RNB 1,2,3,4,5,6).

2. Sigue el camino correspondiente:

Para 2 GRUPOS con datos NUMÉRICOS:

• ¿Son los grupos independientes? (Ej.: grupo PPS vs. grupo control, participantes diferentes).
• SI → Prueba t para muestras independientes.
• Supuesto clave: Los datos deben distribuirse de forma aproximadamente normal y las varianzas deben ser homogéneas. Si estos supuestos no se cumplen, utiliza la prueba no paramétrica de Mann-Whitney U.
• ¿Son los grupos pareados/relacionados? (Ej.: mediciones "antes" y "después" en los mismos participantes).
• SI → Prueba t para muestras pareadas.
• Supuesto clave: Las diferencias entre los pares deben distribuirse normalmente. Si no es así, utiliza la prueba de los rangos con signo de Wilcoxon.

Para 3 O MÁS GRUPOS con datos NUMÉRICOS:

• ¿Son los grupos independientes? (Ej.: comparar el efecto de tres dosis diferentes de un suplemento).
• SI → Análisis de varianza (ANOVA) de una vía.
• Supuesto clave: Normalidad y homogeneidad de varianzas. Si no se cumplen, utiliza la prueba de Kruskal-Wallis.
• ¿Son las mediciones repetidas/relacionadas? (Ej.: medir el dolor en los mismos salutantes en tres momentos diferentes: basal, a las 4 semanas y a las 8 semanas).
• SI → ANOVA de medidas repetidas.
• Alternativa no paramétrica: Prueba de Friedman.

Para datos CATEGÓRICOS (independientemente del número de grupos, pero común en 2 grupos):

• ¿Quieres comparar proporciones o frecuencias entre grupos? (Ej.: comparar la proporción de salutantes que reportan mejoría en el grupo de herbología vs. el grupo de acupuntura).
• SI → Prueba Chi-cuadrado (χ²) de independencia.
• Precaución: Si las frecuencias esperadas en las celdas son muy bajas (<5), se debe utilizar la prueba exacta de Fisher.

B. Si tu pregunta es sobre RELACIÓN o CORRELACIÓN

Quieres medir la fuerza y dirección de la asociación entre dos variables numéricas.

• ¿Ambas variables tienen una distribución normal?
• SI → Coeficiente de correlación de Pearson (r). Mide la relación lineal.
• ¿Los datos NO son normales, son ordinales o la relación no es lineal?
• SI → Coeficiente de correlación de rangos de Spearman (ρ). Una alternativa robusta y no paramétrica.

C. Si tu pregunta es sobre una PROPORCIÓN

Quieres comparar una proporción observada en tu muestra (Ej., 70% de mejora) con un valor teórico o esperado (Ej., 50%).

• Prueba Binomial o Prueba Z de una proporción.

Aplicación en el Contexto de la Naturopatía NBE

En la investigación Naturopática, es común trabajar con muestras pequeñas y datos que no siempre siguen una distribución normal (por ejemplo, escalas de síntomas, cuestionarios de calidad de vida). Por lo tanto:

1. Prioriza la comprobación de supuestos. Antes de elegir una prueba paramétrica (t, ANOVA, Pearson), verifica la normalidad (con pruebas como Shapiro-Wilk) y la homocedasticidad.
2. No temas a las pruebas no paramétricas. Pruebas como Mann-Whitney, Wilcoxon, Kruskal-Wallis y Spearman son herramientas válidas y poderosas cuando los datos no cumplen los supuestos paramétricos. Su uso incrementa la robustez y credibilidad de tus hallazgos en NBE.
3. El diseño define la prueba. Un error común es usar pruebas para muestras independientes cuando los datos son pareados. Asegúrate de que tu prueba refleje fielmente cómo recolectaste los datos.

Conclusión

Elegir la prueba estadística correcta es un pilar fundamental en la Naturopatía Basada en Evidencias. Esta decisión, guiada por la pregunta de investigación y las propiedades de los datos, asegura que las conclusiones sobre la eficacia de una intervención Naturopática, la relación entre factores de salud o el perfil de los salutantes sean válidas y fiables. Utiliza este esquema como un mapa de referencia para fortalecer el rigor metodológico de tu investigación y contribuir al cuerpo de evidencia de la Naturopatía con solidez científica.