Nuevas técnicas de investigación por muestreo aplicadas a encuestas de salud: Calibración de estimadores

Abstract

Uno de los principales requisitos en la investigación científica es conseguir la máxima exactitud al medir. La variación en las medidas es propia de la medicina y de cualquier otra ciencia biológica, pero hay otras fuentes de variación que se mezclan con la anterior y que vienen dadas por el propio acto de la medición. Estas son: la precisión y la validez. Así pues, por un lado la precisión (también conocida como fiabilidad, reproducibilidad, concordancia o acuerdo) está asociada al error aleatorio, siendo por tanto impredecible e inevitable, aunque estimable. Por otro lado, la validez está asociada al error sistemático o sesgo, y es predecible y corregible. Se suele relacionar la estimación y control de la precisión con la Estadística, y las de la validez con la Epidemiología. Algunas de las metodologías de investigación por muestreo desarrolladas en los últimos 25 años que, por un lado, minimizan el sesgo y, por otro, aumentan la precisión de las estimaciones realizadas sobre parámetros medidos a través de muestras, son: Modelos de respuesta aleatorizada: útiles para aumentar la protección del anonimato, consiguiendo así una mayor fiabilidad y tasa en la respuesta. Marcos múltiples: permiten superar problemas debidos a la falta de cobertura de determinados marcos muestrales, incorporando distintos procedimientos para la recogida de datos. También esta metodología es útil para realizar estudios sobre enfermedades o condiciones poco prevalentes. Muestreo indirecto (de nexos): es utilizado para analizar redes sociales mediante la relación o nexo que existe entre los diferentes miembros que la componen. Calibración de estimadores: permite reducir el error de los estimadores, ofreciendo así mayor precisión en los resultados, y ajustar los pesos muestrales en función de características poblacionales relevantes, asegurando así mayor validez en las estimaciones. Los objetivos de investigación de esta tesis doctoral fueron revisar y desarrollar esta última metodología sobre calibración de estimadores, aplicarla a encuestas poblacionales de salud con problemas de subcobertura y evaluar diferentes aproximaciones de calibración de acuerdo con sus errores estándar. Así pues, se trata de responder a la pregunta de investigación de si los ajustes por calibración aplicados a la estimación de la prevalencia de enfermedades aumentan la validez de su generalización así como su precisión.