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Carmen Carazo Díaz, Luis Prieto Valiente
Una práctica muy habitual en la investigación médica, durante el proceso de análisis de los datos, es dicotomizar variables numéricas en dos grupos. Dicha práctica conlleva la pérdida de información muy útil que puede restar eficacia a la investigación. A través de varios ejemplos, se muestra cómo con la dicotomización de variables numéricas los estudios pierden potencia estadística. Esto puede ser un aspecto crítico que impida valorar, por ejemplo, si un procedimiento terapéutico es más efectivo o si un determinado factor es de riesgo. Por tanto, se recomienda no dicotomizar las variables continuas si no existe un motivo muy concreto para ello.
A very common practice in medical research, during the process of data analysis, is to dichotomise numerical variables in two groups. This leads to the loss of very useful information that can undermine the effectiveness of the research. Several examples are used to show how the dichotomisation of numerical variables can lead to a loss of statistical power in studies. This can be a critical aspect in assessing, for example, whether a therapeutic procedure is more effective or whether a certain factor is a risk factor. Dichotomising continuous variables is therefore not recommended unless there is a very specific reason to do so.
