El primer paso para realizar un análisis de subgrupos es definir los grupos que deseas incluir en tu estudio. Tu objetivo es determinar si alguno de estos grupos tiene un mayor riesgo de desarrollar una enfermedad concreta que otros grupos.
Por ejemplo, si estás estudiando el cáncer de mama, es posible que quieras saber si las mujeres que se han sometido a cirugías previas tienen un mayor riesgo que las mujeres que no se han operado.
Una vez que hayas decidido cuáles serán tus subgrupos, es el momento de recopilar datos de cada grupo. Querrás recopilar información de tu población objetivo. Esto puede hacerse a través de encuestas, sondeos o recopilando los historiales médicos de las personas a las que se les ha diagnosticado la enfermedad durante el proyecto.
Una vez que hayas recogido los datos de las personas sanas y de las que padecen la enfermedad o afección estudiada, es el momento de realizar el análisis estadístico. El objetivo del análisis estadístico es doble: en primer lugar, tenemos que asegurarnos de que no hay errores en el tamaño de nuestra muestra; en segundo lugar, tenemos que ver si hay diferencias entre nuestras muestras (es decir, si hay diferencias entre poblaciones con características diferentes).
¿Qué es el análisis de subgrupos?
El análisis de subgrupos es un proceso que permite desglosar para ver cómo afectan las variables específicas al resultado del análisis de datos secundarios.
Los encuestados se agrupan según características demográficas como la raza, la etnia, la edad, la educación o el sexo. Otras variables pueden ser la identificación partidista, el estado de salud o las actitudes hacia determinadas situaciones.
Un investigador puede analizar las diferencias en las medias o distribuciones de las variables entre los subgrupos para identificar disparidades u otras diferencias.
Por ejemplo, digamos que tienes una encuesta sobre las actitudes de la gente hacia el uso de animales para la investigación científica, y estás interesado en saber si hay diferencias entre hombres y mujeres en sus opiniones sobre este tema.
Podrías realizar un análisis de subgrupos dividiendo tu muestra en hombres y mujeres encuestados y examinando sus respuestas para ver si hay alguna diferencia entre ellos.
En los análisis de subgrupos (por ejemplo, una intervención o un tratamiento), se busca determinar el resultado de un factor en segmentos específicos de la población o en parámetros específicos.
Los análisis de subgrupos pueden clasificarse en dos tipos:
- Preespecificados
- Post-hoc.
Cómo evitar errores en el análisis de subgrupos
La realización de múltiples pruebas con los mismos datos puede dar lugar a falsos positivos en proyectos a gran escala. Es posible que algunos investigadores ignoren un gran número de resultados tediosos o repetitivos en favor de un subconjunto de resultados hacia los que tienden a estar sesgados.
Esto es especialmente cierto cuando se trabaja con algoritmos de aprendizaje automático, que a menudo se utilizan para generar una gran cantidad de resultados repetitivos que pueden no ser útiles para el usuario. El tiempo que tardan estos algoritmos en ejecutarse puede ser muy largo y debe tenerse en cuenta en el costo de ejecución de un experimento.
Esto es un problema porque puede llevar a los investigadores por un camino sin considerar otras posibilidades que pueden existir en su conjunto de datos o enfoques alternativos que producirían mejores resultados.
Cuando se analizan los datos utilizando subgrupos, se están dividiendo en grupos más pequeños para ver si hay diferencias entre ellos.
Si quieres ver cómo afecta el género a un determinado resultado, puedes dividir la muestra del estudio en hombres y mujeres y luego comparar sus respuestas. Pero, ¿cuántas personas deben haber en cada grupo? ¿Y cuántas comparaciones hay que hacer?
Hay dos razones principales por las que los subgrupos pueden dar lugar a errores. El tamaño de la muestra puede ser demasiado pequeño y se pueden hacer demasiadas comparaciones. Cuando se divide la muestra del estudio en muchos subgrupos, se puede acabar con muy pocos participantes para detectar diferencias o asegurar que las diferencias no son sólo una cuestión de azar.
Ventajas del análisis de subgrupos
La principal ventaja del análisis de subgrupos es que permite a los investigadores probar sus hipótesis con más detalle. Pueden descubrir que ciertos subgrupos responden mejor que otros o que hay diferencias entre hombres y mujeres, por ejemplo.
El análisis de subgrupos es una técnica habitual en la investigación médica. Puede considerarse una extensión del enfoque utilizado en un estudio estándar, en el que se examinan diferentes grupos para ver si responden de forma diferente a un tratamiento. Sin embargo, esta técnica puede ser problemática por varias razones:
- Algunos estudios no definen sus subgrupos por adelantado ni indican cuántos subgrupos se examinarán. Si un investigador no hace esto, es difícil que otros entiendan por qué eligieron ciertos grupos y qué intentaban mostrar con cada análisis.
Un buen investigador también debe informar sobre todos los subgrupos que analizó, no sólo los que dieron lugar a hallazgos interesantes.
- Es posible que al analizar los subgrupos, los investigadores encuentren algo estadísticamente significativo pero clínicamente insignificante (es decir, algo que realmente no importa).
Por ejemplo, digamos que estamos estudiando si la aspirina funciona mejor que el paracetamol para tratar los dolores de cabeza; encontramos que el 80 por ciento de las personas que tomaron aspirina no tuvieron ningún alivio.
Cómo hacer un análisis de subgrupos
No se puede exagerar el importante papel del análisis de subgrupos en una investigación significativa. Por ello, es esencial que se incluyan los siguientes elementos en cualquier informe:
- Una indicación clara de que los resultados del análisis son resultados de subgrupos.
- Se calculan e informan los niveles de significación adecuados.
- Si la investigación fue preespecificada o post-hoc, esto debe indicarse en la redacción
El análisis de subgrupos es un componente importante de un proyecto de investigación. Encontrará muchos productos diferentes en el mercado. Todos han sido diseñados para beneficiar sus esfuerzos de investigación, pero tiene que saber cómo aprovecharlos eficazmente.
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Usa QuestionPro para un análisis de subgrupos
En QuestionPro, tenemos una lógica de control de cuotas que se puede utilizar para el análisis de subgrupos. Podemos proporcionar y distribuir URL de encuestas con variables personalizadas para diferenciar los subgrupos. También puedes crear preguntas específicas para los subgrupos en la misma encuesta creando una lógica basada en el subgrupo.
Por ejemplo, digamos que quieres analizar 50 encuestados masculinos y 50 femeninos. Puedes agregar el género como una pregunta de selección y luego agregar una lógica de control de cuotas para hombres y mujeres. En función de las respuestas a las preguntas de género, podemos crear una lógica para las preguntas específicas de hombres o mujeres.
De esta manera, en la respuesta, puede subagrupar fácilmente a los encuestados masculinos y femeninos con sus respuestas y, en función de los límites de control de cuotas, asegurarse de obtener una cantidad exacta de encuestados.
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