Estadístico para investigadores en fisioterapia: ANOVA de medidas repetidas, tamaño del efecto, fiabilidad (ICC), curvas ROC y respuesta a revisores. Tesis y Q1/Q2.
Tesis doctorales, artículos Q1/Q2 y respuesta a revisores en fisioterapia, rehabilitación y terapia manual. Ensayos clínicos con N modesta, ANOVA de medidas repetidas, modelos mixtos, índice de cambio fiable, single-case (SCED), ICC entre evaluadores y meta-análisis.
Vuestros diseños tienen escollos muy específicos: muestras pequeñas, escalas funcionales, cambio individual. Hay método para todo.
Tu RCT de 40-60 pacientes es real, pero el revisor te exige potencia estadística, ANCOVA con baseline y reporte CONSORT que no manejas. La intención es buena, el reporte se queda corto.
Tienes EVA, escalas funcionales o ROM medidos en varios momentos y has hecho ANOVA tradicional. El revisor te pide modelos mixtos por la pérdida de seguimiento o porque tus datos no son esféricos.
Tienes un estudio de caso único (SCED) o un piloto con 8-12 pacientes. Crees que no se puede publicar y resulta que sí: hay estadística específica para diseños N=1 y pilotos clínicos.
ANOVA mixto, corrección de Greenhouse-Geisser, contrastes específicos y cuándo es mejor un modelo mixto que un ANOVA clásico.
Para datos longitudinales con pérdida de seguimiento o desbalanceo. Trayectorias individuales, efectos aleatorios por paciente y cálculo correcto de IC.
Cambio individual clínicamente significativo, mínimo cambio importante, respondedores vs no respondedores con justificación psicométrica.
Diseños AB, ABA, multibase. Estadísticos específicos: Tau-U, NAP, PND. Cómo reportar para revistas que exigen meta-evidencia.
Cálculo correcto del modelo ICC (1,1 vs 2,1 vs 3,1), error estándar de medida y valores de corte para fiabilidad clínica.
Si el revisor te pide potencia, te ayudo con G*Power o pwr en R y a redactar el análisis para que aguante.
Sin reloj corriendo a tu costa. Acordamos al inicio el alcance, los plazos y un precio cerrado. Lo que yo tarde es asunto mío: no se hinchan horas ni aparece factura sorpresa. Antes de entregar, cada análisis pasa por una revisión a fondo: replico el código, verifico supuestos y reviso tablas y figuras línea por línea. Es lo que más me obsesiona: que lo que recibas esté listo para defender sin errores que afloren en peer review. Si tu proyecto es un análisis acotado (un RCT, un piloto, una respuesta a revisor), encaja perfectamente en este modelo.
Ejemplo ilustrativo: trayectorias individuales pre-post sobre una escala funcional (ej. ODI) con la banda MIC, tamaño del efecto y porcentaje de pacientes que superan el cambio clínicamente relevante.
Recursos gratuitos sobre las técnicas que más aparecen en tesis y artículos de fisioterapia.
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RCT pequeño, single-case, validación de escala funcional, respuesta a revisor… Rellena el formulario y te respondo en menos de 24h con propuesta orientativa.
Sí, con el diseño analítico adecuado. La clave: ANCOVA con baseline en lugar de ANOVA simple, intervalos de confianza junto al p-valor, tamaño del efecto (Cohen's d con IC 95%), análisis por intención de tratar y reporte CONSORT completo. La N pequeña no descarta tu artículo; lo que lo descarta es un análisis ingenuo.
El ANOVA tradicional te sirve si tus datos están completos y son esféricos. Si has tenido drop-out o tus medidas no cumplen esfericidad (lo habitual), un modelo mixto es metodológicamente superior y los revisores actuales lo agradecen. Te puedo entregar ambos análisis para que veas la diferencia y argumentes la elección.
Sí, en revistas específicas y con metodología seria. Hay estadísticos diseñados para diseños N=1 (Tau-U, NAP, PND) que te dan tamaño del efecto y significación. Lo importante es el diseño replicable y el reporte transparente. He acompañado varios estudios SCED a publicación.
Sí, son las que veo cada semana. La estadística que pide la revista para escalas funcionales (cambio mínimo importante, RCI, fiabilidad test-retest) es la misma sea cual sea el instrumento.