Hva er alfanivået? | Statistikk

I frekventiststatistikk er alfanivået (også kjent som signifikansnivået) sannsynligheten for å forkaste nullhypotesen når den er sann. I sammenheng med fysioterapiforskning kan nullhypotesen være at det ikke er noen forskjell i smertereduksjon mellom to forskjellige fysioterapiintervensjoner. Alfanivået er typisk satt til 0,05, noe som betyr at det er 5 % sjanse for å feilaktig forkaste nullhypotesen (dvs. konkludere med at det er en forskjell i smertereduksjon når det faktisk ikke er det) på lang sikt.

Det er spesielt viktig å vurdere dette som et langsiktig resultat. Hvis det gjennomføres 100 lignende studier, vil 5 av dem i gjennomsnitt vise et falskt positivt resultat hvis det ikke er noen effekt.

Forklart med et eksempel

La oss si at en studie sammenligner to fysioterapiintervensjoner for korsryggsmerter, og resultatene viser at gjennomsnittlig smertereduksjon for Intervensjon A er 6 poeng på en smerteskala, og gjennomsnittlig smertereduksjon for Intervensjon B er 8 poeng på en smerteskala. Med et alfa-nivå på 0,05 ville forskerne forkaste nullhypotesen og konkludere med at det er en statistisk signifikant forskjell i smertereduksjon mellom de to intervensjonene fordi forskjellen i middel er større enn det som tilfeldigvis ville vært forventet.

Alle hagl p<0,05?

Det er viktig å merke seg at å sette et alfanivå på 0,05 er en konvensjon og ikke en regel. Valget av alfanivå avhenger av konteksten til studien og de potensielle konsekvensene av et falskt positivt eller falskt negativt resultat. For eksempel, hvis konsekvensene av et falskt positivt resultat (dvs. å konkludere med at en behandling er effektiv når den ikke er det) er mer alvorlige, kan forskere velge å bruke et lavere alfanivå (f.eks. 0,01) for å redusere sannsynligheten for en falsk positiv resultat.

Langsiktig utsikt

Vi vil igjen understreke viktigheten av et langsiktig syn. Du kan ikke bare si at det er 5 % sjanse for at papiret har blitt et falskt positivt resultat. Når forskningen utføres, er det rett og slett en falsk positiv, eller det er den ikke. De 5 % snakker om langsiktige resultater. Å gjøre denne testen i flere studier med lignende forhold vil resultere i at omtrent 5 % av papirene har et falskt positivt resultat.

En fysioterapiintervensjon kan se ut til å være svært effektiv for å redusere korsryggsmerter, med en liten p-verdi (som indikerer en statistisk signifikant forskjell) og en stor effektstørrelse . Men hvis denne enkeltstudien ikke er replikert i andre studier, er det vanskelig å avgjøre om resultatene skyldes tilfeldigheter eller en reell effekt.

Et langsiktig syn vurderer resultatene av flere studier over tid for å gi en mer omfattende forståelse av effektiviteten av en intervensjon. Denne tilnærmingen er spesielt viktig i fysioterapiforskning, der resultatene fra en enkelt studie kanskje ikke generaliserer til andre populasjoner eller omgivelser.

Misoppfatninger

Det er flere vanlige misoppfatninger rundt p-verdien:

• P-verdi er et mål på bevisstyrken : P-verdien måler ikke styrken av bevis mot nullhypotesen, men snarere sannsynligheten for å observere en teststatistikk som ekstrem eller mer ekstrem enn den observerte, forutsatt at nullhypotesen er sann
• Liten p-verdi betyr sterke bevis mot nullhypotesen : En liten p-verdi indikerer bare at dataene ikke stemmer overens med nullhypotesen, men den gir ikke bevis for den alternative hypotesen. Dessuten betyr ikke en liten p-verdi at effekten er stor eller viktig
• P-verdi på 0,05 er en hard terskel for signifikans : Terskelen på 0,05 er vilkårlig og har blitt tatt i bruk som en konvensjonell cutoff for statistisk signifikans, men det betyr ikke at resultater med p-verdier større enn 0,05 automatisk ikke er signifikante. Tolkningen av p-verdien bør avhenge av konteksten og forskningsspørsmålet som studeres
• P-verdi er sannsynligheten for at nullhypotesen er sann : P-verdien er ikke sannsynligheten for at nullhypotesen er sann, men snarere sannsynligheten for å observere dataene hvis nullhypotesen er sann
• P-verdi kan brukes til å gjøre en kausal slutning : P-verdien gir kun bevis for eller mot en nullhypotese og antyder ikke nødvendigvis kausalitet. Årsaksslutning krever tilleggsinformasjon, for eksempel en godt designet studie med passende kontroller for forstyrrende faktorer

For mer informasjon rundt P-verdien. Sjekk ut innlegget vårt om det her !

Upshur, R.E. (2001). Alfa-etikken: refleksjoner over statistikk, bevis og verdier i medisin. Teoretisk medisin og bioetikk, 22(6), 565-576.

Berger, V.W., & Hsieh, G. (2005). Retenking av statistikk: å basere alfa-effektnivåer på sikkerhetsdata i randomiserte studier. Israeli Journal of Emergency Medicine, 5(3), 55-60.

Neyman, J. og Pearson, E.S. (1928) Om bruk og tolkning av visse testkriterier for formål med statistisk slutning. Biometrika, 20A, 175-240.

Greenland, S., Senn, S.J., Rothman, K.J., Carlin, J.B., Poole, C., Goodman, S.N., & Altman, D.G. (2016). Statistiske tester, P-verdier, konfidensintervaller og kraft: en guide til feiltolkninger. European journal of epidemiology, 31(4), 337–350.