Ce este puterea statistică?

Du-te la

Găsiți acest wiki pe platforma Physiotutors Deveniți membru

Învățați

Ce este puterea statistică? | Statistică

Puterea este probabilitatea pe termen lung a unei serii de studii identice de a detecta un efect semnificativ din punct de vedere statistic (de exemplu, p<0,05), dacă există. Probabilitatea unei erori de tip 2 într-o serie de studii identice este una minus puterea (1-ß, adesea 20%).

Eg.

O sută de studii sunt efectuate în cadrul aceleiași populații cu aceeași structură tratament A vs tratament B. Adevărata diferență de tratament în viața reală între A și B este o șansă cu 30% mai mare de recuperare completă în cazul tratamentului A. Atunci când statisticile sunt efectuate pe aceste o sută de studii (aceeași populație, aceeași varianță, aceeași abatere standard), în medie aproximativ 20 de studii nu vor arăta un efect semnificativ din punct de vedere statistic. Aceasta este rata de eroare de tip 2, sau fals negativ - direct legată de puterea statistică (1-ß).

Deci, pentru a simplifica, un studiu cu putere inadecvată va arăta mai rar un efect semnificativ din punct de vedere statistic, deși există de fapt o diferență.

Acest lucru influențează puterea

Puterea este influențată de câțiva factori, la fel ca în cazul valorilor p.

Dimensiunea eșantionului: eșantion mai mare = putere mai mare (diferențe mai clare între grupuri, mai puține date bruiate)
Varianță: varianță mai mică = putere mai mare
Dimensiunile efectului: dimensiuni mai mari ale efectului = putere mai mare (mai ușor de observat printr-un test)
Tipul de test statistic: unele teste oferă o putere mai mare în schimbul mai multor ipoteze (nu există prânzuri gratuite în statistică)

Cu toate acestea, este esențial să se înțeleagă că puterea statistică (de ex. 80%) există pentru un instrument de măsurare, pentru un moment în timp, pentru o dimensiune a efectului.

Putere scăzută = studiu neserios

Prin urmare, un studiu cu putere insuficientă crește riscul de erori de tip 2 (fals negative), dar crește și riscul de erori de tip 1 (fals pozitive), cu efecte exagerate. Aceasta se numește "blestemul câștigătorului". Acesta este motivul pentru care pur și simplu nu puteți adăuga mai multe măsuri de rezultat la o dimensiune a eșantionului și să măsurați în mai multe momente în timp fără să vă prăbușiți puterea statistică. Cercetătorii și clinicienii buni știu că măsurile secundare ale rezultatelor sunt doar sugestive, deoarece studiul nu este suficient de puternic pentru acest număr de măsuri. Aveți nevoie de noi studii pentru a confirma aceste sugestii. Problema descrisă mai sus este denumită problema comparației multiple.

Îmi pot imagina că acest lucru sună puțin contraintuitiv. Să ne uităm la un exemplu.

Eg.

Țineți o prelegere unui grup de 200 de studenți și decideți să îi împărțiți în două grupuri. Scopul studiului dumneavoastră este de a vedea dacă există diferențe de gen, cum ar fi mai multe femei într-un grup comparativ cu celălalt. Nu există nicio diferență. Apoi vă uitați la culoarea ochilor, culoarea părului, lungimea degetului arătător, PR-ul la benchpress, QOL, vârsta, numărul de frați etc. Există șanse să găsiți undeva un rezultat semnificativ din punct de vedere statistic. Aceasta este problema comparației multiple.

Soluții

Pentru a evita studiile cu putere insuficientă și riscul de fals pozitive sau fals negative, cercetătorii trebuie să își planifice studiile cu o putere adecvată. Acest lucru necesită luarea în considerare a unor factori precum mărimea eșantionului, mărimea efectului, varianța și testul statistic utilizat. Testele multiple prezintă, de asemenea, un risc de fals pozitive, care poate fi abordat prin metode cum ar fi ajustarea nivelului de semnificație sau utilizarea controlului False Discovery Rate. Prin înțelegerea conceptului de putere statistică și a importanței sale în testarea ipotezelor, cercetătorii pot concepe studii care produc rezultate fiabile și semnificative.