La importancia de la medición en la ciencia

La medición es clave en la ciencia. Nos ayuda a entender las características de cosas que podemos ver, tocar o incluso de cosas que no podemos. Para hacer esto, los científicos utilizan pruebas, herramientas o escalas para recoger datos. Hay dos tipos principales de pruebas: las que comparan con criterios fijos y las que comparan con un grupo.

#Pruebas Basadas en Criterios

Las pruebas basadas en criterios revisan cómo se desempeña algo frente a un estándar establecido. Por ejemplo, si miramos el peso corporal de los adultos usando el índice de masa corporal (IMC), tenemos números específicos para ayudarnos a clasificar a las personas. Un IMC por debajo de 18.5 se considera bajo peso, un IMC de 18.5 a 24.9 es normal, de 25 a 29.9 es sobrepeso, y 30 o más es obesidad. Esto nos ayuda a entender dónde está alguien en términos de salud basándonos en líneas claras.

#Pruebas Basadas en Normas

Por otro lado, las pruebas basadas en normas comparan el rendimiento de una persona con un grupo más amplio. Este podría ser un grupo nacional o global. Estas pruebas son comunes en áreas como psicología, educación y salud. Por ejemplo, una prueba popular en psicología es el WISC, que mide cuán inteligentes son los niños comparados con otros. En las escuelas, las pruebas SAT y ACT ayudan a los profesores a decidir dónde colocar a los estudiantes para su preparación universitaria.

#Gráficas de Crecimiento en Salud Pediátrica

En salud pediátrica, las gráficas de crecimiento son muy importantes. Ayudan a los médicos a monitorear cómo crecen los niños. Al observar las normas de altura y peso para los niños, los pediatras pueden decir si están desarrollándose como se espera. Para los deportes, las normas ayudan a los entrenadores a entender cómo se desempeñan los jugadores según medidas estándar de fitness y habilidad.

#Entendiendo las Normas

En la escritura científica, las normas, o datos normativos, a menudo se muestran en tablas o gráficos. Las tablas pueden listar valores percentiles específicos a diferentes edades, mientras que los gráficos pueden mostrar curvas percentiles. Sin embargo, a veces los datos no son tan detallados. Por ejemplo, si quieres saber exactamente dónde se encuentra un niño de 10 años en comparación con sus compañeros, puede que necesites investigar un poco.

Cuando introducimos términos complejos, la tarea se vuelve aún más complicada. Agrega algunas herramientas elegantes llamadas P-splines para curvas suaves, y ahora estamos hablando de la necesidad de información detallada. Desafortunadamente, esto a menudo no se comparte cuando se publican estudios. La falta de datos claros y precisos dificulta el trabajo de expertos y evaluadores.

#GAMLSS: La Estrella del Modelado

Entre las herramientas que los científicos usan para crear normas, una favorita es la biblioteca gamlss en R. Utiliza un método llamado Modelos Aditivos Generalizados para Ubicación, Escala y Forma. Con esto, los investigadores pueden crear mejores curvas percentiles, dándonos una visión más clara de cómo las mediciones se relacionan con el crecimiento, el fitness u otros atributos.

Sin embargo, hay un problema. A menudo, los investigadores no pueden compartir sus modelos debido a leyes que protegen los datos de las personas, como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) en Europa. Así que, aunque existen herramientas para evaluar el rendimiento de las pruebas con precisión, muchos no tienen acceso a los modelos.

#Publicando Normas con Privacidad en Mente

Para abordar esto, se proponen nuevos estándares para publicar normas. El objetivo es proporcionar una forma de evaluar puntajes sin compartir información personal. Para lograr esto, los científicos necesitan herramientas que les ayuden a comunicar sus hallazgos de forma más clara.

#Herramientas para la Publicación de Normas

Se han desarrollado algunas herramientas interesantes para ayudar a los investigadores. Estas incluyen:

1. Una herramienta para crear informes claros que otros puedan leer fácilmente.
2. Una herramienta para hacer formatos legibles por máquina para que otros puedan usar los datos sin tener que construirlos desde cero.
3. Una herramienta que ayuda a los autores, incluso si no son expertos en tecnología, a crear aplicaciones web que permitan cálculos fáciles de puntajes para los usuarios.

#Cómo Funciona GAMLSS

El sistema GAMLSS modela varios rasgos de una distribución, ofreciendo una imagen detallada de los datos. Al crear normas, los científicos a menudo se fijan en cuatro parámetros clave: ubicación, variación, asimetría y curtosis. Estos términos pueden sonar elegantes, pero ayudan a enmarcar los datos dentro de un contexto específico. Esto permite a los investigadores predecir resultados basados en factores dados, como la edad, y entender mejor las tendencias de crecimiento.

En la construcción de normas, los investigadores a menudo utilizan términos suaves, que ayudan a modelar relaciones que no son simples líneas. Un método popular se llama P-splines. Estos facilitan el ajuste de datos sin quedar atrapados en pequeños detalles que podrían llevar a errores.

#La Necesidad de Estandarización

Un artículo que presente normas debería seguir un formato específico para ayudar a los lectores a entender mejor el modelo subyacente. Esto hará que sea más fácil comparar diferentes estudios y modelos.

#Componentes Clave de los Artículos sobre Normas

1. Detalles del Modelo: Información sobre cómo se construyó el modelo y detalles como la familia de distribuciones elegida deben compartirse.
2. Funciones de Vínculo: Las funciones de vínculo, que conectan los parámetros de distribución con las variables explicativas, deben estar claramente expuestas.
3. Coeficientes: Los coeficientes estimados utilizados para cada parámetro también deben ser compartidos.
4. Términos Aditivos: Si se utilizan términos suaves, los detalles sobre ellos deben incluirse.
5. Herramientas Amigables para el Usuario: La publicación también debería venir con herramientas que permitan a los usuarios, incluso aquellos con habilidades de programación limitadas, utilizar las normas sin esfuerzo.

Estos pasos ayudan a asegurar que las personas puedan interpretar los datos con precisión mientras se mantiene la información personal segura.

#Cómo Usar GAMLSS para Normas

Vamos a desglosar cómo usar GAMLSS para publicar normas de manera práctica. Imagina que tenemos un conjunto de datos de puntajes de fitness, como qué tan lejos pueden saltar los niños. Después de limpiar estos datos, los investigadores pueden usar GAMLSS para analizarlos.

#Ejemplo: El Conjunto de Datos FitBack

Un ejemplo divertido es el conjunto de datos FitBack, que recopila puntajes de salto de niños en toda Europa. Este conjunto de datos incluye un montón de resultados, ofreciendo una rica fuente de información para analizar.

Después de ajustar el modelo, los investigadores pueden usar la función para extraer todos los detalles necesarios sobre el modelo. Aquí es donde la función gamlssReport brilla, facilitando obtener todo, desde cómo se construyó el modelo hasta las predicciones que puede hacer.

Cuando queremos averiguar cómo se clasifica un puntaje específico, podemos introducir nuestros valores usando las funciones apropiadas, como centile.gamlssReport. Si queremos ver qué puntaje corresponde a un percentil específico, ¡también hay una función para eso!

#Creando Herramientas Interactivas

Otro aspecto interesante de las herramientas es la capacidad de crear una aplicación web. Aquí es donde cualquier usuario, incluso alguien que no ha escrito una sola línea de código, puede ingresar su edad y puntaje para ver dónde se encuentra. ¡Es como tener una calculadora amigable que te hace sentir como un genio de las matemáticas!

Al usar estas herramientas, podemos asegurarnos de que nadie tenga que hurgar en montones de datos. Solo necesitan ingresar algunos valores simples, ¡y voilà! Obtienen sus resultados.

#Conclusión

En conclusión, establecer estándares claros para la publicación de normas en el trabajo científico es vital. Esto asegura que los profesionales puedan interpretar los resultados con precisión sin pisotear las leyes de privacidad.

Con herramientas amigables como gamlssReport, los investigadores pueden producir información práctica y accesible que beneficia a todos. De esta manera, llevamos la medición y el procesamiento de datos del ámbito de los expertos y lo ponemos en manos de aquellos con ganas de aprender.

Así que, aunque la tarea de crear normas pueda parecer abrumadora, con las herramientas adecuadas, puede ser tan fácil como un pastel... ¡o deberíamos decir, tan fácil como saltar sobre una barra!