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si tenemos en cuenta&#44; por ejemplo&#44; que el propio libro de Rothman result&#243; de gran importancia&#44; al menos en nuestro pa&#237;s&#44; para todos los que quisimos profundizar en el conocimiento de la epidemiolog&#237;a m&#225;s all&#225; de lo que ya hab&#237;amos aprendido en la multitud de manuales publicados&#46; Es decir&#44; que el valor a&#241;adido no estaba en el t&#237;tulo&#46;</p><p id="p0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">No hay duda de que la bioestad&#237;stica no es una disciplina f&#225;cil de aprender&#46; Como el propio autor del libro advierte de entrada&#44; se trata de una ciencia basada en la abstracci&#243;n matem&#225;tica&#44; de manera que cualquier intento de facilitar su aprendizaje buscando nuevas estrategias did&#225;cticas merece ser saludado con esperanza&#46; S&#243;lo me cabe aqu&#237; aconsejar la lectura de algunos de los autores que han tratado de aplicar la concepci&#243;n de aprendizaje significativo al entorno de las ciencias de la salud<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0015"><span class="elsevierStyleSup">2</span></a>&#46; Tambi&#233;n se puede sugerir&#44; en la l&#237;nea de lo que ocurre con algunos profesores anglosajones<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0020"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a>&#44; la utilizaci&#243;n de ejemplos de la realidad cotidiana que&#44; aun no siendo reales o propios del &#225;mbito de la investigaci&#243;n&#44; son m&#225;s f&#225;ciles de imaginar para el lector y facilitan&#44; por tanto&#44; este proceso de abstracci&#243;n&#46;</p><p id="p0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La acepci&#243;n amigable del t&#237;tulo responde&#44; a mi modo de ver&#44; a un objetivo distinto&#44; aunque no por ello menos importante&#46; Se trata de combinar adecuadamente el conocimiento propio de la bioestad&#237;stica con las m&#250;ltiples posibilidades de desarrollarlo en la pr&#225;ctica a trav&#233;s de herramientas inform&#225;ticas&#46; Todos sabemos que la inform&#225;tica ha aportado a la estad&#237;stica no s&#243;lo la posibilidad de realizar c&#225;lculos de forma m&#225;s r&#225;pida y segura&#44; sino&#44; b&#225;sicamente&#44; el propio desarrollo de test que&#44; de otra forma&#44; ser&#237;an simplemente impensables&#46; Adem&#225;s&#44; la mayor parte de textos se centran en el desarrollo de los conocimientos necesarios&#44; incluyen generalmente un buen n&#250;mero de problemas pr&#225;cticos&#44; pero no se inmiscuyen en el farragoso terreno de mostrar la soluci&#243;n de dichos problemas desde la perspectiva de los programas inform&#225;ticos m&#225;s populares y de f&#225;cil acceso para los investigadores en ciencias de la salud&#46; As&#237;&#44; el gran acierto y el valor a&#241;adido de este texto radica en la profusa y muy correcta explicaci&#243;n de las diversas soluciones a las pruebas estad&#237;sticas que plantean los programas m&#225;s conocidos&#58; Excel&#44; SPSS Windows&#44; STATA&#44; R&#47;SPlus o SAS&#46;</p><p id="p0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El contenido del texto sigue un esquema cl&#225;sico que se ha demostrado en otras ocasiones efectivo&#46; Una vez sentadas las bases metodol&#243;gicas y probabil&#237;sticas de la materia&#44; comienza con la estad&#237;stica descriptiva y afronta luego la inferencial&#44; empezando por los tratamientos bivariantes&#44; para terminar explicando las pruebas multivariantes m&#225;s utilizadas en el &#225;mbito de la investigaci&#243;n biom&#233;dica&#46; Es un acierto acabar la primera parte con una sencilla y correcta descripci&#243;n de las pruebas de regresi&#243;n multivariante m&#225;s populares &#40;regresi&#243;n m&#250;ltiple&#44; log&#237;stica y de Cox&#41;&#44; para desarrollar luego una segunda parte&#44; mucho m&#225;s corta y espec&#237;fica&#44; que profundiza en las tres pruebas antes aludidas&#44; adem&#225;s de plantear de forma introductoria el uso del an&#225;lisis factorial y el de <span class="elsevierStyleItalic">clusters&#46;</span></p><p id="p0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En el <span class="elsevierStyleItalic">debe</span> quisiera expresar algo que creo adolece &#233;ste y la mayor parte de los textos de bioestad&#237;stica&#46; Cada vez es m&#225;s frecuente&#44; en la investigaci&#243;n en ciencias de la salud&#44; el uso y la construcci&#243;n de escalas de medida sobre variables latentes de dif&#237;cil manejo a partir de instrumentos cl&#225;sicos de medici&#243;n&#46; La transmisi&#243;n del conocimiento de todo lo relacionado con la elaboraci&#243;n&#44; la validaci&#243;n&#44; el uso y la evaluaci&#243;n de dichas escalas deber&#237;a correr a cargo de los especialistas en bioestad&#237;stica y&#44; por tanto&#44; incluirse en los textos de dicha disciplina&#46; Aunque es cierto que el libro referenciado trata en parte el tema de la medici&#243;n de indicadores de fiabilidad&#44; lo hace de forma insuficiente si pensamos en la dificultad de comprender adecuadamente los conceptos de validez&#44; fiabilidad y generalizaci&#243;n aplicados a complejas escalas de medida&#46; Un cap&#237;tulo que para empezar afrontara directamente las dificultades de medir variables complejas y analizara&#44; posteriormente&#44; todo el aparato estad&#237;stico que permite resolver los aspectos de validez&#44; fiabilidad y an&#225;lisis de sesgos ser&#237;a de gran ayuda para todos los profesionales inmersos en el &#225;mbito de las escalas con las que medir ciertas variables&#44; como la competencia cl&#237;nica&#44; la calidad de vida o el grado de dependencia&#44; para poner s&#243;lo tres ejemplos muy actuales&#46;</p></span>"
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