Sr. Editor:

En un estudio reciente donde se reporta la relaciones bivariadas del bienestar psicológico (BP) y la empatía (E), y sus dimensiones en una muestra de médicos residentes mexicanos¹, entre sus resultados se encuentran las asociaciones significativas de la empatía (E) y los factores del bienestar psicológico de la comprensión de las emociones-pensamientos de los pacientes (CE) y la dimensión de la autoaceptación (A) mediante el test de significancia de la hipótesis nula (NHST) a través del coeficiente de correlacion de Pearson.

Estos resultados son según la estadística frecuentista, lo cual solo contrasta la hipótesis nula y asume pero no confirma la validez de la hipótesis alterna, siendo esta última de interés en toda investigación. La estadística bayesiana también permite contrastar hipótesis mediante probabilidades de credibilidad, con la ventaja de asegurar si la falta de significancia se debe a la insensibilidad de los datos o a la evidencia que respalda la falta de relacion entre las variables, y de manera viceversa permite evaluar cuan seguros son los valores significativos^2,3. Desde este modelo, el factor Bayes es el índice de prueba de “significancia” en análisis correlacionales, siendo un parámetro que permite cuantificar el grado en que los datos apoyan tanto la hipótesis nula como la hipótesis alterna, cuyos valores se basan en el esquema de clasificación de Jeffreys^2,3: “débil”, moderado”, “fuerte” y “muy fuerte” (ver Tabla 1).

Esta carta tiene como fin presentar la evaluación bayesiana ante la ausencia de datos sin procesar³ en base al tamaño de la muestra (n=139) y los valores significativos de correlacion de E-A (r=.206) y E-CE (r=.199) del estudio de Delgado et al.¹, mediante el programa estadístico JASP³ a partir de las dos interpretaciones del factor Bayes: FB₊₀ (a favor de la correlacion positiva) y BF₀₊ (en contra de la correlacion positiva) y su intervalo de credibilidad al 95% ². Los resultados obtenidos de la relacion de E-A muestra un BF₀₊=3.937 y BF₊₀=0.254 con IC95% [.049,-.357], y la asociación de E-CE presenta un BF₀₊=3.218 y BF₊₀=0.311 con IC95% [.044,-.351], que señalan un apoyo moderado (mas de tres veces) favorable a la correlacion positiva y evidencia débil en contra de que una probable asociación significativa. Estos hallazgos permitirían un complemento a la interpretación de la significancia debido a que ambas relaciones estadísticas son próximas a un valor p de 0.05 y pueden ser cuestionables².

El factor Bayes permite brindar una mayor precisión de contraste a las hipótesis nulas y alternativas de los análisis correlacionales incluso cuando no se cuenta con acceso a los datos, lo cual puede servir de base para futuros estudios en la revista Investigación en Educación Médica.