En investigación médica , epidemiología , ciencias sociales y biología , un estudio transversal (también conocido como análisis transversal , estudio transversal , estudio de prevalencia ) es un tipo de estudio observacional que analiza datos de una población, o un subconjunto representativo, en un punto específico en el tiempo , es decir, datos transversales . [ definición necesaria ]
En economía , los estudios transversales suelen implicar el uso de la regresión transversal para determinar la existencia y magnitud de los efectos causales de una variable independiente sobre una variable dependiente de interés en un momento dado. Se diferencian del análisis de series temporales , en el que se rastrea el comportamiento de uno o más agregados económicos a lo largo del tiempo. [ cita requerida ]
En la investigación médica, los estudios transversales se diferencian de los estudios de casos y controles en que su objetivo es proporcionar datos sobre toda la población en estudio, mientras que los estudios de casos y controles suelen incluir solo a individuos que han desarrollado una afección específica y los comparan con una muestra coincidente, a menudo una pequeña minoría, del resto de la población. Los estudios transversales son estudios descriptivos (ni longitudinales ni experimentales). A diferencia de los estudios de casos y controles, se pueden utilizar para describir, no solo la razón de probabilidades , sino también los riesgos absolutos y los riesgos relativos de las prevalencias (a veces llamadas razón de riesgo de prevalencia o PRR). [1] [2] Se pueden utilizar para describir alguna característica de la población, como la prevalencia de una enfermedad, pero no pueden probar causa y efecto [ cita requerida ] . Los estudios longitudinales se diferencian de ambos en que realizan una serie de observaciones más de una vez sobre los miembros de la población de estudio durante un período de tiempo. [ cita requerida ]
Los estudios transversales implican datos recopilados en un momento definido. A menudo se utilizan para evaluar la prevalencia de enfermedades agudas o crónicas, pero no se pueden utilizar para responder preguntas sobre las causas de la enfermedad o los resultados de la intervención. Los datos transversales no se pueden utilizar para inferir causalidad porque no se conoce la temporalidad. También se pueden describir como censos . Los estudios transversales pueden implicar una recopilación especial de datos , incluidas preguntas sobre el pasado, pero a menudo se basan en datos recopilados originalmente para otros fines. Son moderadamente costosos y no son adecuados para el estudio de enfermedades raras. La dificultad para recordar eventos pasados también puede contribuir al sesgo. [ cita requerida ]
El uso de datos recopilados de forma rutinaria permite realizar estudios transversales de gran tamaño con poco o ningún gasto. Esta es una ventaja importante sobre otras formas de estudio epidemiológico. Se ha sugerido una progresión natural desde estudios transversales baratos de datos recopilados de forma rutinaria que sugieren hipótesis, a estudios de casos y controles que las prueban de forma más específica, y luego a estudios de cohorte y ensayos que cuestan mucho más y llevan mucho más tiempo, pero pueden proporcionar evidencia más sólida. En una encuesta transversal, se observa a un grupo específico para ver si una actividad, por ejemplo el consumo de alcohol , está relacionada con el efecto sobre la salud que se está investigando, por ejemplo, la cirrosis hepática . Si el consumo de alcohol está correlacionado con la cirrosis hepática, esto apoyaría la hipótesis de que el consumo de alcohol puede estar asociado con la cirrosis. [ cita requerida ]
Es posible que los datos de rutina no estén diseñados para responder la pregunta específica. [ cita requerida ]
Los datos recopilados de forma rutinaria normalmente no describen qué variable es la causa y cuál es el efecto. Los estudios transversales que utilizan datos recopilados originalmente para otros fines a menudo no pueden incluir datos sobre factores de confusión , otras variables que afectan la relación entre la causa y el efecto putativos. Por ejemplo, los datos solo sobre el consumo actual de alcohol y la cirrosis no permitirían explorar el papel del consumo pasado de alcohol o de otras causas. Los estudios transversales son muy susceptibles al sesgo de memoria . [ cita requerida ]
La mayoría de los estudios de casos y controles recogen datos diseñados específicamente sobre todos los participantes, incluidos los campos de datos diseñados para permitir que se pruebe la hipótesis de interés. Sin embargo, en cuestiones en las que pueden estar implicados fuertes sentimientos personales, las preguntas específicas pueden ser una fuente de sesgo. Por ejemplo, el consumo pasado de alcohol puede ser informado incorrectamente por una persona que desea reducir sus sentimientos personales de culpa. Este sesgo puede ser menor en las estadísticas recogidas de forma rutinaria, o eliminarse de forma efectiva si las observaciones las realizan terceros, por ejemplo, los registros de impuestos sobre el alcohol por zona. Además, puede haber un efecto de cohorte , en el que las diferencias en las influencias sociales y ambientales se tratan como cambios en el desarrollo debido al envejecimiento. [3] Dado que la aparición de diferencias es coherente con la división de generaciones y grupos étnicos, es decir, un grupo de personas que experimenta un acontecimiento histórico común se ve afectado por una influencia común, es difícil obtener la relación causal del acontecimiento. [ cita requerida ]
Los estudios transversales pueden contener datos a nivel individual (un registro por individuo, por ejemplo, en las encuestas nacionales de salud). Sin embargo, en la epidemiología moderna puede ser imposible encuestar a toda la población de interés, por lo que los estudios transversales a menudo implican un análisis secundario de los datos recopilados para otro propósito. En muchos de estos casos, el investigador no dispone de registros individuales y debe utilizar información a nivel de grupo. Las principales fuentes de dichos datos suelen ser grandes instituciones como la Oficina del Censo o los Centros para el Control de Enfermedades en los Estados Unidos. No se proporcionan datos censales recientes sobre los individuos; por ejemplo, en el Reino Unido los datos censales individuales se publican solo después de un siglo. En cambio, los datos se agregan, generalmente por área administrativa. Las inferencias sobre los individuos basadas en datos agregados se ven debilitadas por la falacia ecológica . Considere también la posibilidad de cometer la "falacia atomística", donde las suposiciones sobre los recuentos agregados se realizan en función de la agregación de datos a nivel individual (como promediar los tramos censales para calcular un promedio de condado). Por ejemplo, puede ser cierto que no existe correlación entre la mortalidad infantil y el ingreso familiar a nivel de ciudad, pero también puede ser cierto que existe una fuerte relación entre la mortalidad infantil y el ingreso familiar a nivel individual. Todas las estadísticas agregadas están sujetas a efectos de composición, de modo que lo que importa no es sólo la relación a nivel individual entre el ingreso y la mortalidad infantil, sino también las proporciones de individuos con ingresos bajos, medios y altos en cada ciudad. Como los estudios de casos y controles suelen basarse en datos a nivel individual, no tienen este problema. [ cita requerida ]
En economía, el análisis transversal tiene la ventaja de evitar diversos aspectos complicados del uso de datos extraídos de distintos puntos en el tiempo, como la correlación serial de residuos. También tiene la ventaja de que el análisis de datos en sí no necesita una suposición de que la naturaleza de las relaciones entre las variables es estable a lo largo del tiempo, aunque esto se produce a costa de requerir cautela si se supone que los resultados para un período de tiempo son válidos en algún momento diferente en el tiempo. [ cita requerida ]
Un ejemplo de análisis transversal en economía es la regresión de la demanda de dinero —las cantidades que varias personas tienen en activos financieros altamente líquidos— en un momento determinado sobre sus ingresos, riqueza financiera total y varios factores demográficos . Cada punto de datos corresponde a un individuo o familia en particular, y la regresión se realiza sobre una muestra estadística extraída en un momento determinado de toda la población de individuos o familias. Por el contrario, un análisis intertemporal de la demanda de dinero utilizaría datos sobre las tenencias de dinero de un país entero en cada uno de varios puntos en el tiempo, y haría una regresión de eso sobre los ingresos contemporáneos (o casi contemporáneos), la riqueza financiera total y alguna medida de las tasas de interés. El estudio transversal tiene la ventaja de que puede investigar los efectos de varios factores demográficos (la edad, por ejemplo) sobre las diferencias individuales; pero tiene la desventaja de que no puede encontrar el efecto de las tasas de interés sobre la demanda de dinero, porque en el estudio transversal en un momento determinado en el tiempo todas las unidades observadas se enfrentan al mismo nivel actual de tasas de interés. [ cita requerida ]