Applicability of the Bayesian methodology to the study of low incidence diseases: example of child anxiety

• Concepción San Luis Costas ; Guillermo Arturo Cañadas de la Fuente ; Jesús Cantero Hinojosa ; Luis Manuel Lozano Fernández ^[1] ; Emilia Inmaculada de la Fuente Solana ; Tatiana Lozano
  1. [1] Universidad de Oviedo

     Universidad de Oviedo

     Oviedo, España

     
• Localización: Revista de psicopatología y psicología clínica, ISSN 1136-5420, Vol. 16, Nº. 1, 2011, págs. 61-66
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Aplicabilidad de la metodología bayesiana (método Bayes) en estudios de casos de baja indicencia: ejemplo de la ansiedad infantil
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• Resumen
  • español

    Se presenta un estudio cuantitativo transversal que proporciona información sobre los síntomas de ansiedad evaluados mediante el cuestionario CECAD a 500 estudiantes de edades comprendidas entre los 8 y los 12 años. Se estimó la prevalencia de la ansiedad usando tres métodos estadísticos diferentes en el total de la muestra y en una submuestra de 10 estudiantes elegidos aleatoriamente del total. La prevalencia de ansiedad estimada por los tres métodos fue de 16.5%-23.5%, 16.7%-23.7% y 18.3%-24% en la muestra total. Cuando se emplea la submuestra, la estimación clásica (estadística �frecuentista�) proporciona valores imposibles; empleando métodos bayesianos la estimación fue entre 2.3% y 41.3% con distribución inicial no informativa, y entre 17.9% y 27.4% con distribución inicial informativa. Los métodos Bayesianos proporcionan mejores estimaciones, siendo las estimaciones más precisas cuando se dispone de información inicial relevante.

  • English

    This work is a cross-sectional quantitative study that provides information about anxiety symptoms from the CECAD questionnaire, applied to 500 students aged 8-12. Anxiety prevalence was estimated using three different procedures, both in the total sample and in a subsample of 10 children, randomly selected. Results showed a prevalence range of childhood anxiety for the three methods of 16.5%-23.5%, 16.7%-23.7%, and 18.3%-24%, when using the large sample. When the small sample size was used, the frequentist estimation method yielded impossible values, but results when using Bayesian methods were between 2.3% and 41.3% in the non-informative distribution, and between 17.9% and 27.4% in the informative distribution. The Bayesian method was found to be the procedure that provided better estimation, with improved results when informative distribution was used since it adds relevant information.