Manual de goniometría. Cynthia C. Norkin
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Название: Manual de goniometría
Автор: Cynthia C. Norkin
Издательство: Bookwire
Жанр: Медицина
Серия: Terapia Manual
isbn: 9788499109114
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En el ejemplo, la desviación típica que revela variabilidad biológica equivale a 13,6 grados. Esta desviación típica denota ante todo variabilidad interindividual. El conocimiento de la variabilidad interindividual tal vez ayude a decidir si un sujeto presenta un ROM anormal en comparación con otras personas de la misma edad y sexo. Si se asume que la distribución de las mediciones es normal, una forma de interpretar esta desviación típica del ejemplo es predecir que en torno al 68% de la media de las mediciones del ROM de todos los sujetos se situarán entre 42,4 y 69,6 grados (más o menos una desviación típica respecto a la media general de 56 grados). Habría que esperar que en torno al 95% de la media de las mediciones del ROM de todos los sujetos se sitúen entre 28,8 y 83,2 grados (más o menos dos desviaciones típicas respecto a la media general de 56 grados).
La desviación típica como muestra de un error de medición (variabilidad intraindividual) también se determina calculando primero la media de la medición del ROM de cada sujeto. Sin embargo, esta desviación típica se determina por las diferencias entre las tres mediciones repetidas de un sujeto y por la media de las mediciones en dicho sujeto. Las diferencias se elevan al cuadrado para garantizar que obtenemos cifras positivas y luego se suman. La suma de estas diferencias al cuadrado se emplea en la fórmula de la desviación típica. Usando la información sobre el sujeto uno del ejemplo, el cálculo de la desviación típica que revela un error de medición se halla en la tabla 3.4.
Mediante la utilización de la tabla 3.2 para obtener información sobre los otros sujetos y usando el mismo procedimiento que se muestra en la tabla 3.4, encontramos que la desviación típica del sujeto 1 = 5,3 grados, la desviación típica del sujeto 2 = 2,6 grados, la desviación típica del sujeto 3 = 4 grados, la desviación típica del sujeto 4 = 3,6 grados y la desviación típica del sujeto 5 = 3 grados. La desviación típica media de todos los sujetos, combinada, se determina sumando las desviaciones típicas de los cinco y dividiéndolas por el número de sujetos:
En el ejemplo, la desviación típica que muestra variabilidad intraindividual equivale a 3,7 grados. Esta desviación típica es apropiada para mostrar un error de medición, sobre todo si las mediciones repetidas de cada sujeto se tomaron en un período corto de tiempo. Obsérvese que en este ejemplo la desviación típica que muestra un error de medición (3,7 grados) es mucho menor que la desviación típica que muestra la variabilidad biológica (13,6 grados). Una forma de interpretar la desviación típica por un error de medición es predecir que en torno al 68% de las mediciones repetidas en un sujeto se situarán 3,7 grados (una desviación típica) por encima o debajo de la media de las mediciones repetidas en el sujeto, por culpa del error de medición (asumiendo una distribución normal). Lo esperable sería que en torno al 95% de las mediciones repetidas en un sujeto se situaran 7,4 grados (2 desviaciones típicas) por encima o debajo de la media de las mediciones repetidas en un sujeto, de nuevo por culpa del error de medición. Un valor menor para la desviación típica de una serie de mediciones es señal de un error de medición menor y, por tanto, de una medición más constante y fiable.
Coeficiente de variación
En ocasiones resulta útil tener más en cuenta el porcentaje de variabilidad que la desviación típica, que se expresa en las unidades de la observación de datos (medición). El coeficiente de variación (CV) es una medida de variación relativa a la media y estandarizada, de modo que se puedan comparar las variaciones de distintas variables. El CV es la relación entre la desviación típica y la media, y se expresa como un porcentaje. La fórmula es:
* Se incluyen cinco personas para mostrar un ejemplo de los cálculos. Lo ideal es que un estudio de la fiabilidad incluya más de cinco personas para garantizar un poder estadístico suficiente.
TABLA 3.2 Tres mediciones repetidas del ROM en grados, tomadas en cinco sujetos
TABLA 3.3 Cálculo de la desviación típica como muestra de la variabilidad biológica en grados
TABLA 3.4 Cálculo de la desviación típica como muestra del error de medición en grados
En el caso del ejemplo de la tabla 3.2, el coeficiente de variación como muestra de la variabilidad biológica emplea la desviación típica para la variabilidad biológica (desviación típica = 13,6 grados).
El coeficiente de variación como muestra del error de medición emplea la desviación típica para el error de medición (desviación típica = 3,7 grados).
En este ejemplo, el coeficiente de variación para el error de medición (6,6%) es menor que el coeficiente de variación para la variabilidad biológica (24,3%).
Un valor inferior que el coeficiente de variación representa un error de medición menor y, por tanto, una medición más constante y fiable. Esta estadística es especialmente útil para comparar la variabilidad de dos o más variables que tienen distintas unidades de medición (por ejemplo, comparar los métodos de medición del ROM que utilizan centímetros con los que usan grados). Sin embargo, el coeficiente de variación está muy influido por el valor de la media. Por ejemplo, una desviación típica que manifieste un error de medición de 5 grados se traducirá en un CV de un 3% si la media del ROM fue 150 grados, mientras que la misma desviación típica de 5 grados daría un CV del 25% si la media del ROM fue 20 grados.
Mediciones relativas de la fiabilidad: Coeficientes de correlación
Los coeficientes de correlación se han usado tradicionalmente para medir la relación entre dos variables. El número resultante está entre –1 y +1, lo cual demuestra lo próxima que una variable está de la otra.3,97,98 Un valor de +1 describe una relación positiva perfecta entre las dos variables, mientras que un valor de –1 describe una relación negativa perfecta. Un coeficiente de correlación de 0 indica que no hay relación entre las dos variables. Los coeficientes de correlación tal vez se usen para denotar la fiabilidad de las mediciones, porque se asume que dos mediciones repetidas deberían mantener una correlación muy alta y aproximarse a +1. Tal y como se expuso antes en este capítulo, los coeficientes de correlación tal vez también se usen para demostrar la validez concurrente entre dos dispositivos para medir la movilidad articular. Se han descrito valores de corte diferentes para interpretar la fiabilidad usando coeficientes de correlación.3,97,98 Por ejemplo, Portney y Watkins3 aportan una pauta general en la que los coeficientes por debajo de 0,50 representan una mala fiabilidad; valores entre 0,50 y 0,75 sugieren una fiabilidad moderada, y valores por encima de 0,75 revelan СКАЧАТЬ