Artículo 9: A randomized trial of social media from Circulation

Se trata de un artículo muy original de diciembre de 2014. Se trata de un ensayo para evaluar si las redes sociales pueden aumentar el acceso a los artículos de esta importante revista médica (Circulation).

El abstract es el siguiente:

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El objetivo es hacer un estudio randomizado comparando artículos a los que se les hace una importante difusión mediática con artículos a los que no se les hace tal difusión.

Observemos que, en abstracto, es como un ensayo clínico. Se toman artículos y al azar se los va asignando al grupo tratamiento (difusión especial mediática) o al grupo control (la difusión habitual). En lugar de trabajar con pacientes se trabaja con artículos médicos, pero formalmente es un procedimiento idéntico.

En la parte de análisis estadístico es importante la elección del tamaño de muestra. Miremos cómo está formulado:

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Es interesante ver cómo se elige este tamaño de muestra (119 por grupo) delimitando una potencia del 90% para detectar una diferencia de un 20% o una potencia del 80% para detectar una diferencia del 17%. Partiendo del supuesto que uno de los grupos tenga un orden de visualizaciones de 560 de media y una desviación estándar de 265. Esto significa que buscan una diferencia mínima a detectar, para considerar que el “tratamiento” (su difusión por las redes sociales) es efectivo, de un 20%, como mínimo respecto al valor medio de acceso a esos artículos.

La media y la desviación estándar estiman que puede ser 560 y 265, respectivamente. Esto significa que entre las visualizaciones a los diferentes artículos de la revista hay este nivel de media y de dispersión. Estos número seguro que salen de informaciones previas que tenían del grado de impacto de los artículos publicados en esa revista.

El 20% de 560 es 112, por lo tanto, esta diferencia de 112, ó más, es lo que se esperaría ver para poder decir que hay una diferencia destacable. Por lo tanto, establecemos, a priori, que si hay realmente una diferencia de 112 ó más, entre los dos grupos, hemos de determinar el tamaño de muestra requerido para tener esta potencia del 90%; o sea, una probabilidad del 90% ó más de detectar tal diferencia como estadísticamente significativa.

Hay diferentes calculadores para realizar esta determinación. A mí con el GRANMO (http://www.imim.cat/ofertadeserveis/software-public/granmo/) me sale que es 118 el tamaño necesario, pero esta diferencia puede ser atribuible a un distinto calculador usado. Observemos la entrada de datos necesaria en la versión del GRANMO para i-phone, para determinar el tamaño de muestra de este ensayo:

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El riesgo beta es 0.1 porque para detectar una diferencia del 20% se quiere tener una potencia del 90%. La potencia es 1-Beta pasado a tanto por ciento. En nuestro caso, 1-0.1=0.9, multiplicado por 100 es, entonces, 90%. El resultado obtenido con la calculadora es el siguiente:

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Al final los autores toman muestras de 121 y 122, respectivamente, por grupo.

Comparan los dos grupos para comprobar que se trata de dos grupos de artículos homogéneos:

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Como puede verse, es así. Se trata de dos grupos de artículos muy similares. Es importante comprobarlo para evitar atribuir las posibles diferencias a variables que nos confundan. No obstante, la randomización acostumbra a generar, por el azar usado, grupos homogéneos, especialmente si el tamaño de muestra es considerable.

Ahora se trata, pues, ya, de evaluar los accesos a esos artículos seleccionados, a los artículos de los dos grupos del ensayo, durante un tiempo, y, después, compararlos mediante la técnica de comparación de dos poblaciones. En este caso como se trata de una variable continua, de dos muestras independientes y, según nos dicen los autores, de variables que no se ajustan a la distribución normal, usan una técnica no paramétrica, el Test de Mann-Whitney o el Test de Wilcoxon de la suma de rangos. Los resultados son los siguientes:

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Nos muestran, los autores, los intervalos de las diferencias de medianas en el total y en distintos subgrupos de artículos. Como podemos ver se trata de diferencias no estadísticamente significativas. Los intervalos de confianza de las diferencias de medianas incluyen siempre al 0, lo que indica que se trata de diferencias no estadísticamente significativas.

La conclusión de los autores es que la propaganda a través de las redes sociales no incrementa los accesos a este tipo de artículos, que los profesionales acceden a ellos por otros canales de interés.

 

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