Statistical Approaches for Analyzing a Continuous Outcome in Experimental Studies

• Antonio Sanhueza ^[1] ; Tamara Otzen ^[2] ; Carlos Manterola ^[1] ; Nelson Araneda ^[1]
  1. [1] Universidad de La Frontera

     Universidad de La Frontera

     Temuco, Chile

     
  2. [2] Universidad Autónoma de Chile

     Universidad Autónoma de Chile

     Temuco, Chile

     
• Localización: International Journal of morphology, ISSN-e 0717-9502, Vol. 32, Nº. 1, 2014, págs. 339-350
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Métodos Estadísticos para Análizar un Resultado Continuo en Estudios Experimentales
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• Resumen
  • español

    En estudios experimentales, la variable resultado se mide en el momento inicial y luego en diversas ocasiones. De este modo, se habla de mediciones de "línea de base" y seguimiento respectivamente. Lo interesante de esta materia es poder determinar si una vez aplicada una intervención, existen diferencias significativas entre el grupo al que se asignó un tratamiento de prueba y el grupo de comparación. En este manuscrito se exponen algunas de las estrategias utilizadas para tal propósito; las que incluyen un proceso de simulación mediante datos obtenidos a partir de un estudio experimental. Tres estrategias paramétricas y dos no paramétricas se evalúan teniendo en cuenta sólo una medida de seguimiento. La medida de referencia se incorpora en el contexto de estas estrategias.

  • English

    In experimental studies the outcome variable is measured at initial time, usually called "baseline", and then in several times called "follow-up" measurement(s). The study question of interest in an experimental study is whether there is a significant difference effect between treatment and comparison group, after intervention. In addition, one wants to estimate the difference effect between groups. This paper studies some of the strategies, including a simulation process, that one can be used for analyzing data coming from an experimental study as above, and considers using or not using the baseline measurements. Three parametric and two non-parametric strategies are evaluated considering only one follow-up measurement. The baseline measurement is incorporated in context in these strategies.