Robert M West. Mejores prácticas en estadística: el uso de la transformación log. SAGE Annals of Clinical Biochemistry 2021; 0(0): 1–4. University of Leeds, Leeds, UK.
Resumen
La transformación logarítmica se utiliza a menudo para reducir la asimetría de una variable de medición. Si después de la transformación, la distribución es simétrica, entonces la prueba t de Welch podría usarse para comparar grupos. Si además, la distribución se acerca a lo normal, entonces podría determinarse un intervalo de referencia.
Introducción
El objetivo de este artículo es mostrar buenas prácticas en el uso de una transformación adecuada para datos asimétricos, mediante un ejemplo. El National Health and Nutrition Examination Study (NHANES) proporciona un gran conjunto de datos de acceso abierto. Se seleccionaron datos de 2017 a 2018. Para las personas de 18 a 29 años, la prevalencia de la enfermedad renal es baja y se considera que la muestra está compuesta por sujetos sanos (494 hombres y 524 mujeres).
El uso principal de la relación albúmina/creatinina en orina es proporcionar evidencia temprana de enfermedad renal microvascular en pacientes con diabetes; los valores muy por encima de 3 mg/mmol se consideran clínicamente significativos. Desde una perspectiva estadística, existen problemas con las relacion de las variables, que se identificarán en este artículo. Aquí, solo se explorará la medición de la albúmina.
La Figura 1 del articulo muestra que la distribución de la albúmina en orina está sesgada hacia con una cola larga a la derecha. Los estadísticos de resumen adecuados son la mediana y el rango intercuartílico (IQR). El IQR especifica los percentiles del 25% y 75% y, por lo tanto, la mitad de la distribución se encuentra entre ellos. Para los hombres, la mediana de los resultados de albúmina en orina es de 10.30 μg/ml, con un IQR de 4.55 a 15.47 μg/ml y para las mujeres, la mediana es de 9.10 μg/mL, con IQR 5.35-19.30 μg/mL (aunque se podrían calcular las medias y las desviaciones estándar, estos parametros no son útiles ya que la distribución está lejos de la normal).
También puede ser útil, estadísticamente, establecer el rango de valores en la muestra. Para los hombres, el rango es de 0.60 a 102.30 μg/mL y para las mujeres, de 0.60 a 244.00 μg/mL. Los valores más bajos están por encima del límite de detección; no es necesario establecer mediciones en un valor mínimo después de caer por debajo del límite de detección (LOD). Esto es importante porque los valores cero y los valores por debajo del LOD a veces pueden causar dificultades con las transformaciones.
¿Qué transformación?
Los datos de albúmina son típicos de los valores informados para muchos ensayos. Los valores son positivos o cero, nunca negativos, y hay una cola larga a la derecha de los valores más altos. Una transformación adecuada podría ser la raíz cuadrada. Es importante destacar que esto es válido incluso si hay valores cero. Cuando no hay valores cero, puede ser útil una transformación recíproca (1/por el valor) o una transformación logarítmica. El objetivo de todas las transformaciones es producir una distribución razonablemente simétrica. Esto proporciona una buena base para otras técnicas estadísticas. La distribución transformada no tiene por qué ser totalmente normal, aunque si lo es, eso permitiría una mayor confianza en las pruebas basadas en muestras más pequeñas y podría simplificar el modelado estadístico de la albúmina....
