En la investigación y en la practica profesional, dentro del área las Ciencias Sociales y de la Salud, muchas de las variables utilizadas son categóricas (es decir, presentan un nivel de medida nominal o, presentando un mayor nivel de medida, han sido categorizadas) y se presentan en Tablas de Contingencia. Hasta mediados del siglo pasado sólo se han utilizado distintos índices de asociación (Q de Yule, X2 de Pearson,...) para el estudio de las Tablas de Contingencia bidimensionales. El análisis loglineal, o los modelos loglineales como también se denomina habitualmente, representa una alternativa para el estudio de Tablas de Contingencia multidimensionales que permiten, además de estudiar la asociación, obtener estimaciones para los efectos que puedan resultar de interés.
Por otro lado, y fundamentalmente dentro del área de la Salud, resulta relevante el estudio de la variable tiempo (espera desde que se diagnóstica una enfermedad hasta que los pacientes reciben “el alta”, duración de un determinado tratamiento psicológico, tiempo desde que se realiza una intervención quirúrgica hasta la muerte,....). Hay muchas situaciones en que la información se empieza a recoger en distintos momentos a lo largo del tiempo, existen casos de abandono (censurados) y no se cumplen los requisitos previos para la utilización de las técnicas estadísticas tradicionales (regresión, ANOVA,..). El análisis de Supervivencia, denominado así porque empezó a aplicarse en los estudios de mortalidad y por su amplia difusión en el área de la Salud , reúne un conjunto de técnicas de análisis de datos que consideran esas situaciones y faciltan información útil no sólo de carácter diagnóstico y terapeútico sino también organizativo y de gestión.
En la aplicación concreta de estas técnicas, tanto de los modelos loglineales como del análisis de supervivencia, resulta imprescindible el uso de programas de ordenador. Nosotros utilizaremos el SPSS. Conocer estos modelos y adquirir las competencias necesarias, mediante la realización de ejemplos concretos, para el análisis de datos resulta de gran utilidad en la investigación y la práctica profesional en Ciencias Sociales y de la Salud.
