Una concepción topológica del “bootstrap” permite la demostración del sesgo de Berkson en epidemiología nutricional

  1. Gómez González, Carmen 8
  2. Peña Rodríguez, Amelia 1
  3. Salas Díaz, Inmaculada 2
  4. Praena Fernández, Juan Manuel 3
  5. Gálvez Acebal, Juan 4
  6. Lozano Rodríguez, Jesús 5
  7. Vilches Arenas, Ángel 6
  8. Ortega Calvo, Manuel 7
  1. 1 Unidad Clínica de Cardiología. Área del Corazón. Hospital Virgen del Rocío. Sevilla. España
  2. 2 Centro de Salud San Pablo. Unidad de Investigación Distrito Sanitario de Atención Primaria. Sevilla. España
  3. 3 Unidad de Estadística, Metodología y Evaluación de Investigación. Hospital Virgen del Rocío/IBIS/FISEVI. Sevilla. España
  4. 4 Unidad Clínica de Enfermedades Infecciosas, Microbiología y Medicina Preventiva. Hospital Universitario “Virgen Macarena”. Departamento de Medicina. Universidad de Sevilla. España
  5. 5 Grupo de Investigación AL-ANDALUS. Sevilla. España
  6. 6 Departamento de Medicina Preventiva. Universidad de Sevilla. España
  7. 7 Unidad de Investigación Distrito Sanitario de Atención Primaria. Sevilla. CIBER de la Fisiopatología de la Obesidad y de la Nutrición. Instituto de Salud Carlos III. Madrid. España.
  8. 8 Unidad de Cuidados Intensivos. Ciudad Sanitaria Virgen del Rocío. Servicio Andaluz de Salud. Sevilla. España
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Journal:
Nutrición clínica y dietética hospitalaria

ISSN: 0211-6057

Year of publication: 2016

Volume: 36

Issue: 4

Pages: 134-142

Type: Article

DOI: 10.12873/364GOMEZGONZALEZ DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openOpen access editor

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Abstract

Introduction: The common semantic core for all uses of “bootstrapping” is the realization of a complex task by practicing a simple gesture (an individual and his horse can take a big leap after only rider has been thrown the bootlaces). The “bootstrapping” is a statistical method designed to estimate the sampling distribution of an estimator by re-sampling with replacement. Methodology: Trying to compensate for epistemological weaknesses of sample size calculations should be obtained by the researchers the smallest possible values of the sampling relative error or design effect. On the other hand, we can also create a virtual universe (VU) by a topological placing of samples obtained by “bootstrap”. Results: VU size will be approximately equal to the number of repeats multiplied by the size of the original sample. In frequentist terms we can issue an equality hypothesis (H0) and another of inequality (H1) between our VU and the actual population (AP) from which comes the sample. To support these hypotheses we have developed a practical demonstration of Berkson bias in a case-control design by bootstrap resampling. Conclusion: We stand for a topological concept of resampling with “the bootstrap” that can extend the hierarchic external validation scheme proposed by Justice et al. to a 0.1 level just to the embodiment of the simulator effect on the original data package study. This notion allows the Berkson bias display in nutritional epidemiology

Data source: Dialnet