Análisis de subgrupos: Qué es + Cómo evitar errores

El primer paso para realizar un análisis de subgrupos es definir los grupos que desea incluir en su estudio. Su objetivo es determinar si alguno de estos grupos tiene un mayor riesgo de desarrollar una enfermedad en particular que otros grupos. Por ejemplo, si está estudiando el cáncer de mama, es posible que desee saber si las mujeres que se han sometido a cirugías anteriores tienen un mayor riesgo que las mujeres que no se han operado.

Una vez que haya decidido cuáles serán sus subgrupos, es hora de recopilar datos de cada grupo. Querrá recopilar información de su población objetivo. Esto se puede hacer a través de sondeos, encuestas o mediante la recopilación de registros médicos de las personas a las que se les diagnosticó la afección durante su proyecto.

Una vez que haya recopilado datos tanto de personas sanas como de personas con la enfermedad o condición en estudio, ¡es hora de realizar un análisis estadístico! El propósito del análisis estadístico es doble: en primer lugar, debemos asegurarnos de que no haya errores en el tamaño de nuestra muestra; en segundo lugar, necesitamos ver si hay diferencias entre nuestras muestras (es decir, si hay diferencias entre poblaciones con diferentes características).

¿Qué es el análisis de subgrupos?

El análisis de subgrupos es un proceso que le permite profundizar para ver cómo las variables específicas afectan el resultado del análisis de datos secundarios. Los encuestados se agrupan según características demográficas como raza, etnia, edad, educación o género. Otras variables pueden ser la identificación partidaria, el estado de salud o las actitudes hacia determinadas situaciones.

Un investigador podría analizar las diferencias en las medias variables o las distribuciones entre subgrupos para identificar disparidades u otras diferencias.

Por ejemplo, supongamos que tiene una encuesta sobre las actitudes de las personas hacia el uso de animales para la investigación científica y le interesa saber si hay diferencias entre hombres y mujeres en sus opiniones sobre este tema.

Podría realizar un análisis de subgrupos dividiendo su muestra en encuestados masculinos y femeninos y examinando sus respuestas para ver si hay alguna diferencia entre ellos.

En los análisis de subgrupos (por ejemplo, una intervención o un tratamiento), buscamos determinar el resultado de un factor en segmentos específicos de la población o en parámetros específicos.

El análisis de subgrupos se puede clasificar en dos tipos:

1. preespecificado
2. Post-hoc.

Cómo evitar errores

Realizar múltiples pruebas en los mismos datos puede generar falsos positivos en proyectos a gran escala. Es posible que algunos investigadores ignoren una gran cantidad de resultados tediosos o repetitivos en favor de resultados de subconjuntos hacia los que tienden a estar sesgados.

Esto es especialmente cierto cuando se trabaja con algoritmos de aprendizaje automático, que a menudo se usan para generar muchos resultados repetitivos que pueden no ser útiles para el usuario. El tiempo que tardan en ejecutarse estos algoritmos puede ser muy largo y debe tenerse en cuenta en el costo de ejecutar un experimento.

Este es un problema porque puede llevar a los investigadores por un camino sin considerar otras posibilidades que puedan existir en su conjunto de datos o enfoques alternativos que producirían mejores resultados.

Cuando analiza sus datos usando subgrupos, los está dividiendo en grupos más pequeños para ver si hay alguna diferencia entre ellos.

Si desea ver cómo el género afecta un determinado resultado, puede dividir la muestra de su estudio en hombres y mujeres y luego comparar sus respuestas. Pero, ¿cuántas personas deben estar en cada grupo? ¿Y cuántas comparaciones necesitas hacer?

Hay dos razones principales por las que los subgrupos pueden conducir a errores. El tamaño de la muestra puede ser demasiado pequeño y se pueden hacer demasiadas comparaciones. Cuando divide la muestra de su estudio en muchos subgrupos, puede terminar con muy pocos participantes para detectar diferencias o asegurarse de que las diferencias no sean solo 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 existen diferencias entre hombres y mujeres, por ejemplo.

El análisis de subgrupos es una técnica común utilizada en la investigación médica. Se puede considerar como una extensión del enfoque utilizado en un estudio estándar, donde se examinan diferentes grupos para ver si responden de manera 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 solo los que dieron lugar a hallazgos interesantes.
• Es posible que al analizar 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 alivio alguno.

Cómo hacer un análisis de subgrupos

No se puede exagerar el importante papel del análisis de subgrupos en la investigación significativa. Por ello, es fundamental que en cualquier informe se incluyan los siguientes elementos:

1. Una indicación clara de que los resultados del análisis son resultados de subgrupos.

2. Se calculan y notifican los niveles de significación apropiados.

3. Si la investigación fue preespecificada o post-hoc, esto debe indicarse en el informe.

El análisis de subgrupos es un componente importante de un proyecto de investigación. Encontrarás muchos productos diferentes en el mercado. Todos han sido diseñados para beneficiar sus esfuerzos de investigación, pero debe saber cómo aprovecharlos de manera efectiva.

QuestionPro para análisis

En QuestionPro, tenemos una lógica de control de cuotas que puede usar para el análisis de subgrupos. Podemos proporcionar y distribuir URL de encuestas con variables personalizadas para diferenciar subgrupos. También puede crear preguntas específicas de subgrupos en la misma encuesta creando una lógica basada en el subgrupo.

Por ejemplo, supongamos que desea analizar 50 encuestados masculinos y 50 femeninos. Puede agregar género como una pregunta de selección y luego agregar lógica de control de cuotas para hombres y mujeres. Basándonos en las respuestas a las preguntas de género, podemos crear una lógica para preguntas específicas de hombres o mujeres.

De esta manera, en 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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Autores: Danielle Figueroa, Virat Harsoda