Contenido elaborado por el equipo DataMedix.
Revisión metodológica: Dr. Lucas Vargas, médico epidemiólogo.
Una conclusión no debería comenzar mirando cuál fue el valor p más pequeño.
Debe comenzar mirando el objetivo.
La regla principal para llevar tus resultados estadísticos a conclusiones claras
Objetivo → resultado → interpretación → conclusión.
Si tienes cuatro objetivos específicos, es razonable que las conclusiones principales respondan a esos objetivos.
Ejemplo
Objetivo
Determinar la asociación entre obesidad y complicaciones posoperatorias.
Resultado
OR ajustado: 1,72; IC 95 %: 1,10–2,69.
Interpretación
La obesidad se asoció con mayores odds de complicaciones después del ajuste realizado.
Conclusión
En la población estudiada, la obesidad se asoció con una mayor frecuencia de complicaciones posoperatorias después de considerar las variables incluidas en el modelo.
Observa lo que no dijimos:
“La obesidad causó complicaciones.”
Paso 1. Identifica el hallazgo central
Para cada objetivo responde:
¿Qué aprendimos?
No:
¿Qué prueba usamos?
La conclusión no debería decir:
“Se utilizó Mann-Whitney y p fue 0,003.”
Debe decir qué diferencia se observó.
Paso 2. Conserva la dirección
Si:
RR = 0,68
la exposición se relaciona con menor riesgo relativo.
Si:
RR = 1,68
se relaciona con mayor riesgo.
Un error en la dirección cambia completamente la conclusión.
Paso 3. Considera la precisión
No interpretes igual:
RR 1,50; IC 95 %: 1,45–1,55.
que:
RR 1,50; IC 95 %: 0,60–3,80.
La estimación puntual es idéntica pero la incertidumbre no.
ICMJE recomienda comunicar las estimaciones junto con indicadores de incertidumbre para evitar depender exclusivamente de pruebas de hipótesis.
Paso 4. Respeta el diseño
Transversal
Se encontró asociación.
Cohorte
La exposición se asoció con mayor incidencia durante el seguimiento.
Ensayo aleatorizado
Puede permitirse una interpretación más orientada al efecto de la intervención si el ensayo fue correctamente diseñado y ejecutado.
CONSORT 2025 constituye actualmente la guía central para reportar ensayos aleatorizados.
Paso 5. No introduzcas información nueva
Una conclusión no es el lugar para:
- nuevos análisis;
- nuevas referencias;
- nuevas hipótesis;
- nuevas cifras no presentadas.
Debe desprenderse de los resultados.
Una fórmula útil para llevar resultados estadísticos a conclusiones claras
En [población/contexto], [variable/exposición] se asoció con [resultado], con [dirección/magnitud general]. Estos hallazgos sugieren [implicación prudente], considerando [limitación principal si es necesaria].
Errores frecuentes
Copiar los resultados
Una conclusión no necesita repetir todos los porcentajes.
Concluir causalidad
Especialmente en estudios observacionales.
Decir “se acepta la hipótesis”
En investigación biomédica moderna suele ser más informativo describir qué muestran los datos y su incertidumbre.
Construir conclusiones a partir de resultados secundarios
El hallazgo más llamativo no necesariamente es el más importante.
Hacer recomendaciones sin respaldo
Las recomendaciones deben derivarse de los hallazgos y contexto.
Conclusión
Las buenas conclusiones son breves porque el trabajo analítico ya ocurrió antes.
Su función es responder:
¿Qué podemos afirmar a partir de este estudio?
y también:
¿Qué no podemos afirmar?
¿Tus resultados están listos pero las conclusiones no?
En DataMedix podemos ayudarte a conectar tus objetivos, análisis e interpretación para construir conclusiones claras y metodológicamente consistentes. Así llevar tus resultados estadísticos a conclusiones no se convierten en un dolor de cabeza o gasto de tiempo.
Referencias
- ICMJE Recommendations. 2026. https://www.icmje.org/news-and-editorials/updated_recommendations_jan2026.html
- Von Elm, E., Altman, D. G., Egger, M., Pocock, S. J., Gøtzsche, P. C., & Vandenbroucke, J. P. (2007). The Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology (STROBE) statement: guidelines for reporting observational studies. The lancet, 370(9596), 1453-1457.
- KERR, L. (2007). The Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology (STROBE) statement: guidelines for reporting observational studies. Annals of internal medicine.
- Hopewell, S., Chan, A. W., Collins, G. S., Hróbjartsson, A., Moher, D., Schulz, K. F., … & Boutron, I. (2025). CONSORT 2025 statement: updated guideline for reporting randomised trials. The Lancet, 405(10489), 1633-1640.
