Jaki jest poziom alfa?

Przejdź do

Znajdź tę wiki na platformie Physiotutors Zostań członkiem

Dowiedz się

Jaki jest poziom alfa? | Statystyki

W statystyce częstościowej poziom alfa (znany również jako poziom istotności) to prawdopodobieństwo odrzucenia hipotezy zerowej, gdy jest ona prawdziwa. W kontekście badań nad fizjoterapią hipoteza zerowa może brzmieć, że nie ma różnicy w redukcji bólu między dwoma różnymi interwencjami fizjoterapeutycznymi. Poziom alfa jest zwykle ustalany na 0,05, co oznacza, że istnieje 5% szans na błędne odrzucenie hipotezy zerowej (tj. stwierdzenie, że istnieje różnica w redukcji bólu, podczas gdy w rzeczywistości jej nie ma) w perspektywie długoterminowej.

Szczególnie ważne jest, aby wziąć to pod uwagę jako wynik długoterminowy. Jeśli przeprowadzonych zostanie 100 podobnych badań, średnio 5 z nich wykaże fałszywie pozytywny wynik, jeśli nie ma żadnego efektu.

Wyjaśnienie na przykładzie

Załóżmy, że w badaniu porównano dwie interwencje fizjoterapeutyczne w przypadku bólu dolnej części pleców, a wyniki pokazują, że średnia redukcja bólu w przypadku interwencji A wynosi 6 punktów w skali bólu, a średnia redukcja bólu w przypadku interwencji B wynosi 8 punktów w skali bólu. Przy poziomie alfa wynoszącym 0,05 badacze odrzuciliby hipotezę zerową i doszliby do wniosku, że istnieje statystycznie istotna różnica w redukcji bólu między dwiema interwencjami, ponieważ różnica w średnich jest większa niż można by się spodziewać przypadkowo.

Wszystkie p<0,05?

Ważne jest, aby pamiętać, że ustawienie poziomu alfa 0,05 jest konwencją, a nie regułą. Wybór poziomu alfa zależy od kontekstu badania i potencjalnych konsekwencji fałszywie pozytywnego lub fałszywie negatywnego wyniku. Na przykład, jeśli konsekwencje fałszywie pozytywnego wyniku (tj. stwierdzenie, że leczenie jest skuteczne, gdy nie jest) są poważniejsze, badacze mogą zdecydować się na użycie niższego poziomu alfa (np. 0,01), aby zmniejszyć prawdopodobieństwo fałszywie pozytywnego wyniku.

Perspektywa długoterminowa

Chcemy ponownie podkreślić znaczenie długoterminowej perspektywy. Nie możesz po prostu powiedzieć, że istnieje 5% szans, że artykuł stał się fałszywie pozytywnym wynikiem. Kiedy badania są prowadzone, są one po prostu fałszywie pozytywne lub nie. Te 5% mówi o długoterminowych wynikach. Wykonanie tego testu w wielu badaniach z podobnymi warunkami spowoduje, że około 5% prac będzie miało fałszywie dodatni wynik.

Interwencja fizjoterapeutyczna może wydawać się bardzo skuteczna w zmniejszaniu bólu dolnej części pleców, z małą wartością p (wskazującą na statystycznie istotną różnicę) i dużą wielkością efektu. Jeśli jednak to pojedyncze badanie nie zostanie powtórzone w innych badaniach, trudno jest ustalić, czy wyniki są dziełem przypadku, czy rzeczywistym efektem.

Długoterminowa perspektywa uwzględnia wyniki wielu badań w czasie, aby zapewnić bardziej kompleksowe zrozumienie skuteczności interwencji. Takie podejście jest szczególnie ważne w badaniach nad fizjoterapią, gdzie wyniki pojedynczego badania mogą nie uogólniać się na inne populacje lub warunki.

Nieporozumienia

Istnieje kilka powszechnych nieporozumień dotyczących wartości p:

Wartość P jest miarą siły dowodów: Wartość p nie mierzy siły dowodu przeciwko hipotezie zerowej, ale raczej prawdopodobieństwo zaobserwowania statystyki testowej tak skrajnej lub bardziej skrajnej niż ta zaobserwowana, przy założeniu, że hipoteza zerowa jest prawdziwa
Mała wartość p oznacza silny dowód przeciwko hipotezie zerowej: Mała wartość p wskazuje jedynie, że dane nie są zgodne z hipotezą zerową, ale nie dostarcza dowodów na hipotezę alternatywną. Co więcej, mała wartość p nie oznacza, że efekt jest duży lub istotny
Wartość p równa 0,05 to twardy próg istotności: Próg 0,05 jest arbitralny i został przyjęty jako konwencjonalny punkt odcięcia dla istotności statystycznej, ale nie oznacza to, że wyniki z wartościami p większymi niż 0,05 są automatycznie nieistotne. Interpretacja wartości p powinna zależeć od kontekstu i badanego pytania badawczego
Wartość P to prawdopodobieństwo, że hipoteza zerowa jest prawdziwa: Wartość p nie jest prawdopodobieństwem, że hipoteza zerowa jest prawdziwa, ale raczej prawdopodobieństwem zaobserwowania danych, jeśli hipoteza zerowa jest prawdziwa
Wartość P może być wykorzystana do wnioskowania przyczynowego: Wartość p dostarcza jedynie dowodów za lub przeciw hipotezie zerowej i niekoniecznie oznacza przyczynowość. Wnioskowanie przyczynowe wymaga dodatkowych informacji, takich jak dobrze zaprojektowane badanie z odpowiednią kontrolą czynników zakłócających