Análisis estadístico y diseño de estudios

¿Modifica un tratamiento la trayectoria de un biomarcador y en qué momento divergen los grupos? Un modelo de efectos mixtos tiene en cuenta las medidas repetidas de cada participante y estima una diferencia entre tratamientos que varía con el tiempo. Los dos paneles muestran tanto las trayectorias como el contraste de interés científico directo.

Enfoque analítico: Modelos de efectos mixtos con contrastes entre tratamientos que varían con el tiempo

¿Qué magnitud tiene una diferencia y qué significa en la práctica? Presentar los riesgos relativos junto con las diferencias absolutas de riesgo permite distinguir los cambios relativos de sus consecuencias al nivel de riesgo basal observado. Ambas perspectivas incluyen la incertidumbre y favorecen una interpretación que va más allá de superar o no un umbral.

Enfoque analítico: Riesgos relativos y diferencias de riesgo con intervalos de confianza

¿Qué mediciones explican los principales patrones entre los puntos de muestreo? El análisis de componentes principales resume variables correlacionadas, mientras que el mapa de calor de correlaciones muestra qué mediciones contribuyen a cada componente. Los dos paneles relacionan una visión global de los datos con una descripción interpretable de su estructura subyacente.

Enfoque analítico: Análisis de componentes principales y correlaciones entre variables y componentes

¿Cómo difiere la supervivencia al tener en cuenta las características de los pacientes? Un modelo de Cox vincula las curvas de supervivencia ajustadas con las estimaciones del tratamiento y de los predictores clínicos. El ejemplo muestra el ajuste por covariables y la interpretación de las razones de riesgos instantáneos, con la incertidumbre de los coeficientes del modelo.

Enfoque analítico: Regresión de Cox de riesgos proporcionales con múltiples covariables

¿Mejora un biomarcador la predicción más allá de la información clínica disponible? Se evalúan dos modelos en un conjunto de datos independiente, considerando tanto su capacidad para discriminar entre desenlaces como la concordancia entre los riesgos predichos y observados. Así se obtiene una evaluación más informativa que la que ofrece una sola medida de exactitud.

Enfoque analítico: Regresión logística, validación independiente, discriminación y calibración

¿Cómo cambia una relación ambiental cuando varía otro predictor? Un modelo no lineal para datos de recuento capta la no linealidad y la interacción entre la temperatura y la concentración de nutrientes. Una superficie de respuesta y curvas condicionales muestran la relación conjunta y la incertidumbre de los recuentos esperados.

Enfoque analítico: Regresión de Poisson con términos de no linealidad e interacción

¿Cambió el consumo de energía tras una mejora de la eficiencia, más allá de la tendencia previa y del ciclo estacional? La regresión segmentada estima los cambios de nivel y pendiente teniendo en cuenta la correlación serial. El segundo panel aísla la diferencia respecto a la referencia proyectada y muestra cómo evoluciona su incertidumbre.

Enfoque analítico: Regresión estacional segmentada con errores autocorrelacionados

¿Qué aporta el historial de un biomarcador de un paciente a la estimación de su riesgo posterior de evento? Un modelo conjunto relaciona medidas repetidas con el tiempo hasta el evento, teniendo en cuenta el error de medición y las diferencias entre pacientes. El ejemplo actualiza la predicción de supervivencia condicional del mismo paciente a los 12 y 24 meses, utilizando solo las mediciones disponibles en cada momento.

Enfoque analítico: Modelización conjunta longitudinal y del tiempo hasta el evento con un intercepto aleatorio compartido

¿Qué magnitud tienen las diferencias entre tratamientos cuando las concentraciones del biomarcador presentan una marcada asimetría a la derecha? Un modelo lineal de las concentraciones transformadas logarítmicamente estima razones de medias geométricas para tres comparaciones planificadas con el grupo control. Las observaciones individuales y los diagramas de caja muestran las distribuciones, mientras que los intervalos de confianza simultáneos y los valores p ajustados tienen en cuenta las comparaciones múltiples.

Enfoque analítico: Modelos lineales con transformación logarítmica y contrastes ajustados por Bonferroni

¿Cómo varía la productividad de la vegetación con la altitud cuando los puntos de muestreo se agrupan por regiones? Un modelo aditivo mixto ajusta relaciones no lineales distintas para bosques y pastizales, teniendo en cuenta las diferencias regionales. Los paneles distinguen las curvas de respuesta de cada hábitat de las desviaciones regionales estimadas, mostrando la incertidumbre en ambos casos.

Enfoque analítico: Modelos aditivos mixtos gaussianos con splines penalizados e interceptos aleatorios regionales

¿Cómo puede predecirse el caudal fluvial a partir de un registro estacional con ruido? Un modelo bayesiano de espacio de estados utiliza seis años de observaciones mensuales para estimar la estacionalidad anual y un nivel subyacente variable. La predicción combina la incertidumbre del modelo y del estado latente con la variabilidad futura del proceso y de las observaciones, proporcionando intervalos predictivos del caudal para el año siguiente.

Enfoque analítico: Modelos bayesianos estacionales de espacio de estados con predicción basada en la distribución posterior