Cos'è un intervallo di confidenza? | Statistiche

Un intervallo di confidenza è un intervallo di valori che viene utilizzato per stimare un parametro sconosciuto della popolazione con un certo livello di confidenza. È un modo per esprimere l'incertezza intorno a una stima di un parametro della popolazione, come la media.

Ad esempio, in uno studio che indaga sull'efficacia di un nuovo trattamento fisioterapico per il dolore lombare, i ricercatori potrebbero raccogliere dati da un campione di pazienti e calcolare la riduzione media del dolore per il gruppo di trattamento. Un intervallo di confidenza del 95% per la riduzione media del dolore sarebbe un intervallo di valori all'interno del quale ci si aspetta che la vera riduzione media del dolore della popolazione cada con una probabilità del 95%. Ciò significa che se lo stesso studio viene condotto 100 volte, circa 95 studi avranno la vera media della popolazione all'interno del loro intervallo di confidenza del 95%.

Un esempio tipico potrebbe essere:

"I risultati mostrano una riduzione media della VAS del dolore a quattro settimane di 2,3 (95% CI 1,8 - 2,8)".

L'intervallo di confidenza viene calcolato in base alle statistiche del campione e al livello di confidenza desiderato (di solito 95% o 99%). È importante notare che un intervallo di confidenza non indica se l'ipotesi nulla è vera o falsa, ma fornisce un intervallo di valori che probabilmente include il parametro vero della popolazione con un certo livello di confidenza.

E la larghezza?

Un intervallo di confidenza stretto indica che la media del campione è una stima più precisa della media della popolazione, mentre un intervallo di confidenza ampio indica che la media del campione è meno precisa. In generale, campioni di dimensioni maggiori tendono a determinare intervalli di confidenza più ristretti e quindi stime più precise dei parametri della popolazione.

Idee sbagliate

È importante notare che non si può dire che c'è una probabilità del 95% che la vera media della popolazione si trovi all'interno di un dato intervallo di una certa carta. Sarà semplicemente così, oppure no. Tuttavia, se questo studio viene ripetuto un numero infinito di volte, la vera media si troverà all'interno degli intervalli generati il 95% delle volte.

IC e valori P

Un intervallo di confidenza fornisce un intervallo di valori per un parametro della popolazione (come la differenza media tra due gruppi) stimato da un campione. L'intervallo viene calcolato in modo tale che, se dovessimo ripetere lo studio più volte, una certa percentuale degli intervalli (determinata dal livello di confidenza, di solito il 95%) conterrebbe il vero valore della popolazione.

Al contrario, un valore p è la probabilità che l'ipotesi nulla (ad esempio, nessuna differenza tra i gruppi) sia vera, dati i dati del campione e l'ipotesi che l'ipotesi nulla sia corretta. Un valore p piccolo (tipicamente inferiore a 0,05) viene spesso utilizzato per rifiutare l'ipotesi nulla e suggerire l'esistenza di una differenza tra i gruppi.

Tuttavia, il valore p fornisce solo una risposta binaria alla domanda se l'ipotesi nulla possa essere rifiutata o meno. Non fornisce informazioni sull'entità o sulla precisione dell'effetto, né sulla probabilità che si verifichi in una popolazione più ampia. In questo caso l'intervallo di confidenza può essere più utile. Fornendo un intervallo di valori per l'effetto, l'intervallo di confidenza fornisce un quadro più chiaro di quanto ci si aspetta che il trattamento modifichi l'esito e di quanta incertezza vi sia in tale stima. Inoltre, l'intervallo di confidenza può aiutare a evitare un'interpretazione eccessiva di un valore p significativo, poiché un risultato statisticamente significativo non significa necessariamente che l'effetto sia praticamente o clinicamente significativo. Dimensioni dell'effetto può aiutarvi a formulare questo giudizio.

In sintesi, un intervallo di confidenza fornisce un quadro più completo e sfumato dei risultati di uno studio, mentre un valore p fornisce solo una risposta binaria alla domanda sulla significatività statistica.

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