Autor: Emilia I. de la Fuente

Applicability of the Bayesian methodology to the study of low incidence diseases: Example of child anxiety.

Applicability of the Bayesian methodology to the study of low incidence diseases: Example of child anxiety.

Abstract:

This work is a cross-sectional quantitative study that provides information about anxiety symptoms from the CECAD questionnaire, applied to 500 students aged 8-12. Anxiety prevalence was estimated using three different procedures, both in the total sample and in a subsample of 10 children, randomly selected. Results showed a prevalence range of childhood anxiety for the three methods of 16.5%-23.5%, 16.7%-23.7%, and 18.3%-24%, when using the large sample. When the small sample size was used, the frequentist estimation method yielded impossible values, but results when using Bayesian methods were between 2.3% and 41.3% in the non-informative distribution, and between 17.9% and 27.4% in the informative distribution. The Bayesian method was found to be the procedure that provided better estimation, with improved results when informative distribution was used since it adds relevant information.

Resumen: Aplicabilidad de la metodología bayesiana (método Bayes) en estudios de casos de baja indicencia: Ejemplo de la ansiedad infantil

Se presenta un estudio cuantitativo transversal que proporciona información sobre los síntomas de ansiedad evaluados mediante el cuestionario CECAD a 500 estudiantes de edades comprendidas entre los 8 y los 12 años. Se estimó la prevalencia de la ansiedad usando tres métodos estadísticos diferentes en el total de la muestra y en una submuestra de 10 estudiantes elegidos aleatoriamente del total.  La prevalencia de ansiedad estimada por los tres métodos fue de 16.5%-23.5%, 16.7%-23.7% y 18.3%-24% en la muestra total.  Cuando se emplea la submuestra, la estimación clásica (estadística “frecuentista”) proporciona valores imposibles; empleando métodos bayesianos la estimación fue entre 2.3% y 41.3% con distribución inicial no informativa, y entre 17.9% y 27.4% con distribución inicial informativa.  Los métodos Bayesianos proporcionan mejores estimaciones, siendo las estimaciones más precisas cuando se dispone de información inicial relevante.