¿Cómo se extraen y se trabajan los datos observacionales de salud? Un desafío para la farmacovigilancia
Estadística
1.- Planteamiento del problema El ejemplo que se plantea es ficticio así como los resultados de las entrevistas que dan lugar a los análisis posteriores. Supongamos que estamos interesados en determinar las preferencias que tienen los clientes con respecto a los neumáticos de automóviles y que determinarán sus pautas de conducta en el momento de llevar a cabo la compra de los mismos. Asimismo buscaremos la composición del mercado en función de esas preferencias. 2.- Pasos a seguir para el análisis conjunto l.- Elección de atributos y niveles Supongamos que tras un estudio concienzudo se determina que existen 5 atributos que deben ser considerados para la determinación de la preferencia sobre los neumáticos: marca, valor esperado del número de kilómetros que pueden utilizarse, precio de compra, tipo de diseño en el neumático y distancia a la que se encuentra el proveedor de cada una de las marcas (medida en tiempo). Los niveles elegidos para cada uno de esos atributos son:
Como se puede comprobar fácilmente el número de posibles estímulos que se podrían determinar serían todas las combinaciones de los 5 atributos, es decir: 33 x 22 =108.
ll.- Determinación de los estímulos de ensayo El segundo paso en
el análisis conjunto es la determinación del número
de combinaciones que se van a presentar al encuestado. No pueden ser muchas
ya que deberá clasificarlas según sus preferencias y si
hay excesivas el agotamiento psicológico al que se le sometería
puede producir resultados erróneos. Asimismo deben recogerse con
cuidado para que se pueda obtener la máxima información.
Este tipo de problemas queda resuelto a través del diseño
de experimentos. Tal técnica trata de buscar los diseños
que sean más eficientes, según diferentes criterios. Una
vez realizado el análisis (determinado a partir del criterio G-eficiente)
se obtiene el diseño que aparece en la tabla 1: lll.- Trabajo de campo y organización de datos Una vez determinados los estímulos que se presentan a los entrevistados, se lleva a cabo la encuesta y posterior análisis de la misma. A los encuestados se les presentan los estímulos y los ordenan según sus preferencias. Supongamos que las elecciones efectuadas por 7 clientes fueran las representadas en la tabla2, en la que cada columna nos indica el orden de preferencia del entrevistado correspondiente (1 significa el más preferido y 18 el menos preferido).
lV.- Elección del análisis. Ejercicio e interpretación de resultados Entre las múltiples posibilidades que se ofrecen para el estudio se va a utilizar un análisis conjunto métrico, que es el más usual, sin transformación de variable alguna. Este análisis no es otra cosa que el análisis de la varianza para datos ordinales, aplicados a cada individuo de forma desagregada. Con ello se obtienen las utilidades (o preferencias) de cada entrevistado. Con ayuda de un software estadístico apropiado (en este caso se ha utilizado el módulo market de SAS) se procede a la ejecución del análisis previamente elegido. De esta forma para el primer entrevistado las utilidades son las que aparecen en la tabla 3, en la que se observa que su preferencia más acusada es la marca de neumáticos.
Para el segundo sujeto
se obtienen las utilidades de la tabla 4.
Hay que indicar que cuanto mayor es la utilidad, mayor es la preferencia que por dicho nivel del atributo muestra el sujeto correspondiente. Por tanto, los valores positivos de un atributo indicarán mayor preferencia por parte del entrevistado. De esta forma para el primer encuestado, el perfil que mejor define su elección es su fidelidad a la marca Firestan, mientras que para el segundo lo que prima es que el número esperado de kilómetros recorridos con los neumáticos sea mayor. Procediendo de esta manera para los 7 entrevistados de nuestra encuesta, se puede obtener globalmente el porcentaje de utilidad (y por tanto de preferencia) asociado a cada atributo. Dicha información se recoge en la figura 1: 3.- Estudios alternativos derivados del análisis conjunto Con las utilidades así obtenidas podremos realizar por ejemplo los siguientes análisis:
Hay que entender que
en un cuadro de estas características se obtienen productos (combinaciones
de niveles) que pueden no existir en el mercado. |