Sres. Directores: En la carta «El análisis estadístico de dos proporciones con datos apareados: la prueba de MacNemar», los autores hacen referencia al análisis estadístico realizado en nuestro trabajo «Evaluación de seminarios sobre criterios internacionales de la certificación médica de las causas de defunción», publicado en el volumen 18 páginas 324-326 de su revista.
Compartimos con los autores las consideraciones generales acerca de las pruebas estadísticas a utilizar en los distintos trabajos dependiendo del diseño, objetivos, tipo de variables, etc., que se pueden encontrar en los manuales básicos de estadística, pero estamos en absoluto desacuerdo cuando se refieren a la aplicación del test de MacNemar al análisis de los datos presentados en el artículo referido anteriormente. Como creemos que queda claro a lo largo del artículo, por el diseño del trabajo no se puede realizar un análisis estadístico de proporciones con datos apareados, ya que la unidad de análisis no fueron los médicos participantes en los seminarios antes y después del mismo, como es frecuente realizar en este tipo de actividades1,2 y en los que sí se aplica el test de McNemar, sino los boletines estadísticos de defunción (BED) cumplimentados por los médicos del Distrito Sanitario de Atención Primaria (DS). Es decir, 6 meses antes de realizar los seminarios se midieron una serie de indicadores de calidad de la certificación en los BED certificados por 44 médicos del DS que asistieron a los seminarios, exactamente 100 BED, de los cuales había médicos que cumplimentaron hasta un máximo de 8 y otros que no habían certificado ninguna muerte en este período. Después de 6 meses se recogieron 105 BED que, a su vez, algunos de ellos no correspondían a los mismos médicos que habían certificado en los 6 meses previos. En resumen, se disponía de información acerca de la calidad de la certificación del DS a través de 100 BED antes del los seminarios y de 105 BED después de los mismos, que a efectos estadísticos se pueden considerar datos independientes y lógicamente no reúnen las condiciones de aplicabilidad de la prueba de McNemar, sino una de ji-cuadrado para datos independiente como la que se llevó a cabo.
