Cos'è la dimensione dell'effetto? | Statistiche

La dimensione dell'effetto è un modo per misurare la forza della relazione statistica tra due variabili. È una misura standardizzata utilizzata per indicare l'entità dell'effetto di un intervento o di un trattamento. In altre parole, quanto è grande l'effetto.

Dimensioni dell'effetto grandi o piccole

In fisioterapia, le dimensioni dell'effetto possono essere utilizzate per determinare l'efficacia di diversi trattamenti per condizioni come la lombalgia cronica non specifica o l'osteoartrite del ginocchio. Ad esempio, se un programma di esercizi per il mal di schiena ha un effetto di grandi dimensioni, significa che il trattamento ha un forte effetto positivo sulla riduzione del dolore. D'altra parte, se la dimensione dell'effetto è piccola, il trattamento ha un effetto minimo sulla riduzione del dolore.

La dimensione dell'effetto è indipendente dalla dimensione del campione, quindi una piccola dimensione del campione non implica necessariamente una piccola dimensione dell'effetto. Piccoli campioni possono avere grandi effetti e viceversa.

Confronto tra studi diversi

Le dimensioni degli effetti possono essere particolarmente utili nella ricerca medica perché consentono di confrontare gli effetti del trattamento tra diversi studi, popolazioni e misure di esito. Ad esempio, due studi possono trovare che un trattamento ha un risultato statisticamente significativo. Tuttavia, uno studio può mostrare una dimensione dell'effetto maggiore rispetto all'altro, indicando che il trattamento può essere più efficace in determinati contesti o popolazioni.

La dimensione dell'effetto è indipendente dalla dimensione del campione, quindi una piccola dimensione del campione non implica necessariamente una piccola dimensione dell'effetto. Piccoli campioni possono avere grandi effetti e viceversa.

Cohen d

Una statistica di dimensione dell'effetto comunemente utilizzata nella ricerca in fisioterapia è la d di Cohen, che confronta la variazione media di una misura di risultato (ad esempio, il punteggio del dolore) tra due gruppi (ad esempio, il gruppo di trattamento e quello di controllo) e la esprime in unità di deviazione standard. A seconda dello studio specifico, possono essere utilizzate anche altre statistiche sulle dimensioni dell'effetto, come la g di Hedge o la r.

Basso p-value ≠ grande dimensione dell'effetto

Inoltre, le dimensioni dell'effetto possono aiutare a superare i limiti dei valori di p, spesso utilizzati per determinare la significatività statistica negli studi medici. Valori P indicano solo se un effetto osservato è statisticamente significativo, ma non forniscono alcuna informazione sulla dimensione dell'effetto. Le dimensioni dell'effetto, invece, forniscono una misura della significatività pratica o clinica di un effetto, che può essere più rilevante per prendere decisioni mediche.

È fondamentale capire che un valore p non indica la dimensione di un effetto. Alcuni lettori pensano che quando un determinato valore di p è basso, significa che l'effetto è grande. Questo non è vero. Un campione enorme con una differenza minima tra i gruppi può creare un valore p piccolo.

Calcolo facile

Alcuni ricercatori non riportano le dimensioni dell'effetto nei loro articoli. Un calcolo a ritroso mostrerà la dimensione dell'effetto:

Formula d di Cohen:

(M1 - M2)/SDpooled

M1: media 1

M2: media 2

SDpooled: deviazione standard aggregata

È importante notare che questa formula funziona meglio per campioni superiori a n = 50 e per gruppi di dimensioni uguali. Gli effetti appariranno più grandi di quanto non siano in realtà in gruppi più piccoli. Ciò è dovuto al rumore dei dati.

Riferimento

Kamper S. J. (2019). Interpretazione dei risultati 2-Significatività statistica e significato clinico: Collegare l'evidenza alla pratica. The Journal of orthopaedic and sports physical therapy, 49(7), 559-560.

Nuzzo R. (2014). Metodo scientifico: errori statistici. Nature, 506(7487), 150-152.