Что такое размер эффекта? | Статистика

Размер эффекта - это способ измерения силы статистической связи между двумя переменными. Это стандартизированный показатель, который используется для обозначения величины эффекта от вмешательства или лечения. Другими словами, насколько велик эффект.

Большие и малые размеры эффекта

В физиотерапии величины эффектов можно использовать для определения эффективности различных методов лечения таких состояний, как неспецифическая хроническая боль в пояснице или остеоартрит коленного сустава. Например, если программа упражнений при болях в спине дает большой размер эффекта, это значит, что лечение оказывает сильное положительное влияние на уменьшение боли. С другой стороны, если размер эффекта мал, то лечение оказывает минимальное влияние на уменьшение боли.

Величина эффекта не зависит от размера выборки, поэтому небольшой размер выборки не обязательно означает небольшой размер эффекта. Маленькие образцы могут иметь большой эффект, и наоборот.

Сравнивая различные исследования

Размеры эффектов могут быть особенно полезны в медицинских исследованиях, потому что они позволяют сравнивать эффекты лечения в разных исследованиях, популяциях и показателях исхода. Например, два исследования могут обнаружить, что лечение дает статистически значимый результат. Тем не менее, одно исследование может показать больший размер эффекта, чем другое, что говорит о том, что лечение может быть более эффективным в определенных условиях или популяциях.

Величина эффекта не зависит от размера выборки, поэтому небольшой размер выборки не обязательно означает небольшой размер эффекта. Маленькие образцы могут иметь большой эффект, и наоборот.

Коэновская двойка

Распространенной статистикой величины эффекта, используемой в исследованиях по физиотерапии, является показатель Коэна d, который сравнивает среднее изменение показателя результата (например, балла боли) между двумя группами (например, группой лечения и контрольной группой) и выражает его в единицах стандартного отклонения. В зависимости от конкретного исследования могут использоваться и другие статистики величины эффекта, такие как g Хеджа или r.

Низкое p-значение ≠ большой размер эффекта

Более того, размеры эффектов могут помочь преодолеть ограничения p-значений, которые часто используются для определения статистической значимости в медицинских исследованиях. P-значения лишь показывают, является ли наблюдаемый эффект статистически значимым, но не дают никакой информации о размере эффекта. В отличие от них, размеры эффектов позволяют оценить практическую или клиническую значимость эффекта, что может быть более актуально для принятия медицинских решений.

Очень важно понимать, что p-значение не показывает размер эффекта. Некоторые читатели думают, что если p-значение низкое, то это значит, что эффект большой. Это неправда. Огромная выборка с крошечной разницей между группами может создать маленькое p-значение.

Простой расчет

Некоторые исследователи не указывают размеры эффектов в своих работах. Расчет на глаз покажет тебе размер эффекта:

Формула d Коэна:

(M1 - M2)/SDpooled

M1: среднее значение 1

М2: среднее 2

SDpooled: объединенное стандартное отклонение

Важно отметить, что эта формула лучше всего работает для выборок больше n = 50 и равных размеров групп. Эффекты будут казаться больше, чем они есть на самом деле, в небольших группах. Это связано с шумом данных.

Ссылка

Kamper S. J. (2019). Интерпретация результатов 2-Статистическая значимость и клиническая значимость: Связь доказательств с практикой. Журнал ортопедической и спортивной физической терапии, 49(7), 559-560.

Nuzzo R. (2014). Научный метод: статистические ошибки. Nature, 506(7487), 150-152.