Métodos para analizar las distribuciones de datos sesgados en los estudios clínicos psiquiátricos: trabajar con muchos valores cero.

Los estudios clínicos psiquiátricos, entre ellos los que investigan el abuso de sustancias, ofrecen a menudo datos difíciles de analizar y utilizar en la verificación de hipótesis dado que están intensamente sesgados y caracterizados por abundantes valores cero. Los autores plantean diferentes métodos para analizar los datos de estas características. Método: Se revisan el posible significado de los valores cero y los métodos estadísticos adecuados para analizar los datos con múltiples valores cero en los diseños longitudinales y transversales. Los autores ilustran la aplicación de estos métodos alternativos utilizando datos de muestras recogidas con el Addiction Severity Index. Resultados: Los datos que incluyen muchos valores cero, si el valor cero se considera el más bajo de una escala que mide la gravedad, pueden analizarse con diferentes métodos alternativos a las pruebas paramétricas habituales. Si se considera que los valores cero son indicativos de un caso exento de problemas en el que no tiene sentido una medida de gravedad, los análisis deberían incluir modelos estadísticos diferentes para los valores cero y para los valores no cero. Existen pruebas que relacionan los diferentes modelos. Conclusiones: Los métodos utilizados habitualmente, como las pruebas de la t y los análisis de la variancia, podrían ser inadecuados para los datos con determinadas características. La utilización de métodos estadísticos más idóneos ofrece unos resultados y unas conclusiones más significativas de los estudios. [ABSTRACT FROM PUBLISHER]