Care este nivelul alfa? | Statistici

În statisticile frequentiste, nivelul alfa (cunoscut și ca nivel de semnificație) este probabilitatea de a respinge ipoteza nulă atunci când aceasta este adevărată. În contextul cercetării în domeniul fizioterapiei, ipoteza nulă ar putea fi că nu există nicio diferență în reducerea durerii între două intervenții diferite de fizioterapie. Nivelul alfa este de obicei stabilit la 0,05, ceea ce înseamnă că există o șansă de 5% de a respinge incorect ipoteza nulă (adică de a concluziona că există o diferență în reducerea durerii, când de fapt nu există) pe termen lung.

Este deosebit de important să se ia în considerare acest rezultat pe termen lung. Dacă se efectuează 100 de studii similare, 5 dintre acestea, în medie, vor arăta un rezultat fals pozitiv dacă nu există niciun efect.

Explicat cu un exemplu

Să spunem că un studiu compară două intervenții de fizioterapie pentru durerile lombare, iar rezultatele arată că reducerea medie a durerii pentru intervenția A este de 6 puncte pe o scară a durerii, iar reducerea medie a durerii pentru intervenția B este de 8 puncte pe o scară a durerii. Cu un nivel alfa de 0,05, cercetătorii ar respinge ipoteza nulă și ar concluziona că există o diferență semnificativă din punct de vedere statistic în ceea ce privește reducerea durerii între cele două intervenții, deoarece diferența dintre medii este mai mare decât ceea ce ar fi de așteptat din întâmplare.

Toate grindină p<0.05?

Este important să rețineți că stabilirea unui nivel alfa de 0,05 este o convenție și nu o regulă. Alegerea nivelului alfa depinde de contextul studiului și de consecințele potențiale ale unui rezultat fals pozitiv sau fals negativ. De exemplu, dacă consecințele unui rezultat fals pozitiv (de exemplu, concluzia că un tratament este eficient când nu este) sunt mai grave, cercetătorii ar putea alege să utilizeze un nivel alfa mai scăzut (de exemplu, 0,01) pentru a reduce probabilitatea unui rezultat fals pozitiv.

Vedere pe termen lung

Dorim să subliniem din nou importanța unei viziuni pe termen lung. Nu puteți spune pur și simplu că există o șansă de 5% ca lucrarea să fi devenit un rezultat fals pozitiv. Atunci când cercetarea este efectuată, este pur și simplu un fals pozitiv, sau nu este. Procentul de 5% se referă la rezultatele pe termen lung. Efectuarea acestui test în mai multe studii cu condiții similare va duce la un rezultat fals pozitiv în aproximativ 5% din lucrări.

O intervenție de fizioterapie poate părea a fi foarte eficientă pentru reducerea durerilor lombare, cu o valoare p mică (indicând o diferență semnificativă din punct de vedere statistic) și o dimensiune mare a efectului. Cu toate acestea, dacă acest studiu unic nu este reprodus în alte studii, este dificil de determinat dacă rezultatele se datorează șansei sau unui efect real.

O perspectivă pe termen lung ia în considerare rezultatele mai multor studii de-a lungul timpului pentru a oferi o înțelegere mai cuprinzătoare a eficacității unei intervenții. Această abordare este deosebit de importantă în cercetarea în domeniul fizioterapiei, unde rezultatele unui singur studiu pot să nu se generalizeze la alte populații sau medii.

Concepții greșite

Există mai multe concepții greșite frecvente cu privire la valoarea p:

• Valoarea P este o măsură a solidității dovezilor: Valoarea p nu măsoară puterea dovezilor împotriva ipotezei nule, ci mai degrabă probabilitatea de a observa o statistică de test la fel de extremă sau mai extremă decât cea observată, presupunând că ipoteza nulă este adevărată
• O valoare p mică înseamnă dovezi puternice împotriva ipotezei nule: O valoare p mică indică doar faptul că datele nu sunt compatibile cu ipoteza nulă, dar nu furnizează dovezi pentru ipoteza alternativă. În plus, o valoare p mică nu implică faptul că efectul este mare sau important
• Valoarea P de 0,05 este un prag greu pentru semnificație: Pragul de 0,05 este arbitrar și a fost adoptat ca o limită convențională pentru semnificația statistică, dar nu înseamnă că rezultatele cu valori p mai mari de 0,05 nu sunt automat semnificative. Interpretarea valorii p ar trebui să depindă de context și de întrebarea de cercetare studiată
• Valoarea P este probabilitatea ca ipoteza nulă să fie adevărată: Valoarea p nu este probabilitatea ca ipoteza nulă să fie adevărată, ci mai degrabă probabilitatea de a observa datele dacă ipoteza nulă este adevărată
• Valoarea P poate fi utilizată pentru a face o inferență cauzală: Valoarea p oferă doar dovezi pro sau contra unei ipoteze nule și nu implică în mod necesar cauzalitatea. Inferența cauzală necesită informații suplimentare, cum ar fi un studiu bine conceput cu controale adecvate pentru factorii de confuzie

Pentru mai multe informații despre valoarea P. Consultați postarea noastră despre aceasta aici!

Upshur, R. E. (2001). Etica alfa: reflecții privind statisticile, dovezile și valorile în medicină. Theoretical Medicine and Bioethics, 22(6), 565-576.

Berger, V. W., & Hsieh, G. (2005). Regândirea statisticilor: fundamentarea nivelurilor alfa de eficacitate pe datele de siguranță din studiile randomizate. Israeli Journal of Emergency Medicine, 5(3), 55-60.

Neyman, J. și Pearson, E.S. (1928) On the Use and Interpretation of Certain Test Criteria for Purposes of Statistical Inference. Biometrika, 20A, 175-240.

Greenland, S., Senn, S. J., Rothman, K. J., Carlin, J. B., Poole, C., Goodman, S. N., & Altman, D. G. (2016). Teste statistice, valori P, intervale de încredere și putere: un ghid al interpretărilor eronate. Revista europeană de epidemiologie, 31(4), 337-350.