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Tanto en la investigación aplicada como en la práctica clínica es habitual tener que evaluar el cambio que experimentan los pacientes como consecuencia del tratamiento que reciben. En este trabajo se valora el com-portamiento de varios métodos estadísticos diseñados para estimar ese cambio. La valoración se ha centrado en un aspecto al que todavía no se le ha prestado atención: la tasa de falsos positivos. Para ello, se ha simulado una situación de no-cambio (diseño pre-post sin cambio entre el pre y el post) y se ha valorado el comportamiento de nueve estadísticos distintos en ese escenario. Se han utilizado tres tamaños muestrales distintos (25, 50 y 100) y se han simulado 1000 muestras de cada tamaño. Para evaluar el comportamiento de los estadísticos elegidos se ha calculado el porcentaje de veces que cada estadístico ha detectado un cambio. Puesto que la situa-ción simulada es de no-cambio, cualquier alerta de cambio debe ser consi-derada un falso positivo. Los resultados obtenidos son bastante llamativos: ninguno de los nueve estadísticos evaluados ofrece un comportamiento aceptable. Únicamente se consiguen resultados aceptables cuando se trabaja con la desviación típica de las diferencias pre-post y se aplican criterios clá-sicos en lugar de los propuestos por la literatura relacionada con la significa-ción clínica.
Clinically significant change; minimally important difference; false positives
