Co to jest wielkość efektu? | Statystyki

Wielkość efektu to sposób pomiaru siły związku statystycznego między dwiema zmiennymi. Jest to standaryzowana miara, która jest używana do wskazania wielkości efektu interwencji lub leczenia. Innymi słowy, jak duży jest efekt.

Duże i małe rozmiary efektu

W fizjoterapii wielkości efektów mogą być wykorzystywane do określania skuteczności różnych metod leczenia schorzeń, takich jak niespecyficzny przewlekły ból pleców lub choroba zwyrodnieniowa stawów kolanowych. Na przykład, jeśli program ćwiczeń na ból pleców daje duży efekt, oznacza to, że leczenie ma silny pozytywny wpływ na zmniejszenie bólu. Z drugiej strony, jeśli wielkość efektu jest niewielka, leczenie ma minimalny wpływ na zmniejszenie bólu.

Wielkość efektu jest niezależna od wielkości próby, więc mała wielkość próby niekoniecznie oznacza małą wielkość efektu. Małe próbki mogą mieć duży wpływ i odwrotnie.

Porównanie różnych badań

Rozmiary efektu mogą być szczególnie przydatne w badaniach medycznych, ponieważ pozwalają na porównanie efektów leczenia w różnych badaniach, populacjach i miarach wyników. Na przykład, dwa badania mogą wykazać, że leczenie ma statystycznie istotny wynik. Mimo to, jedno badanie może wykazywać większą wielkość efektu niż inne, wskazując, że leczenie może być bardziej skuteczne w pewnych kontekstach lub populacjach.

Wielkość efektu jest niezależna od wielkości próby, więc mała wielkość próby niekoniecznie oznacza małą wielkość efektu. Małe próbki mogą mieć duży wpływ i odwrotnie.

Cohen's d

Powszechną statystyką wielkości efektu stosowaną w badaniach fizjoterapeutycznych jest d Cohena, która porównuje średnią zmianę w pomiarze wyniku (np. wynik bólu) między dwiema grupami (np. grupą leczoną i kontrolną) i wyraża ją w jednostkach odchylenia standardowego. W zależności od konkretnego badania można również zastosować inne statystyki wielkości efektu, takie jak g Hedge'a lub r.

Niska wartość p ≠ duża wielkość efektu

Co więcej, wielkości efektu mogą pomóc przezwyciężyć ograniczenia wartości p, które są często wykorzystywane do określenia istotności statystycznej w badaniach medycznych. Wartości P wskazują jedynie, czy zaobserwowany efekt jest statystycznie istotny, ale nie dostarczają żadnych informacji na temat jego wielkości. W przeciwieństwie do tego, wielkość efektu zapewnia miarę praktycznego lub klinicznego znaczenia efektu, co może być bardziej istotne przy podejmowaniu decyzji medycznych.

Ważne jest, aby zrozumieć, że wartość p nie pokazuje wielkości efektu. Niektórzy czytelnicy uważają, że gdy dana wartość p jest niska, oznacza to, że efekt jest duży. Nie jest to prawdą. Ogromna próba z niewielką różnicą między grupami może wygenerować małą wartość p-value.

Łatwe obliczenia

Niektórzy badacze nie podają wielkości efektów w swoich artykułach. Obliczenia typu "back-of-the-envelope" pokażą Ci wielkość efektu:

Wzór d Cohena:

(M1 - M2)/SDpooled

M1: średnia 1

M2: średnia 2

SDpooled: zbiorcze odchylenie standardowe

Należy zauważyć, że formuła ta działa najlepiej w przypadku prób większych niż n = 50 i równych wielkości grup. W mniejszych grupach efekty będą wydawać się większe niż są w rzeczywistości. Jest to spowodowane szumem w danych.

Odniesienie

Kamper S. J. (2019). Interpretacja wyników 2 - Znaczenie statystyczne i znaczenie kliniczne: Łączenie dowodów z praktyką. The Journal of orthopaedic and sports physical therapy, 49(7), 559-560.

Nuzzo R. (2014). Metoda naukowa: błędy statystyczne. Nature, 506(7487), 150-152.