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En las investigaciones medicas se encuentran datos agrupados ya sea por el diseno del estudio o la seleccion de la muestra. Esta estructura debe ser considerada para obtener estimaciones apropiadas de los parametros y sus errores estandares. El presente trabajo es de naturaleza metodologica y se destina a ilustrar metodos para estimar parametros poblacionales y modelos de regresion con datos agrupados. Para ello se utilizan nueve variables de la I Encuesta Nacional de Factores de Riesgo y Actividades Preventivas, realizada en Cuba en 1995. La prevalencia de hipertension arterial se sobreestima en un 15% cuando se utilizan los estimadores convencionales comparado con el analisis con pesos y el ajustado. En los modelos de regresion para el indice de masa corporal se encontro que con los procedimientos convencionales: sexo, nivel de educacional, condicion de sedentarismo, tabaquismo, tension diastolica y sistolica resultaron significativas. Sin embargo, con el metodo que considera la estructura de conglomerados dejaron de ser significativas el nivel educacional y la condicion de sedentarismo. Al ajustar el modelo de intercepto aleatorios se encontro que el 91,3% de la variabilidad total se explica por variables individuales y el 8,7% se atribuye a unidades superiores. Al estimar parametros poblacionales en datos con estructura de conglomerados y con desigualdad en las probabilidades de seleccion hay que considerar el uso de pesos muestrales y metodos de analisis que contemplen la correlacion entre sujetos (potencial) de un mismo conglomerado. Al ajustar modelos de regresion no solo importa obtener eficiencia en la estimacion de los coeficientes sino que se debe considerar el enfoque (agregado o desagregado) para modelar el problema objeto de estudio.

Influencia de la estructura de los datos en la selección de los métodos de análisis estadísticos