Aká je úroveň Alfa?

Prejsť na

Túto wiki nájdete na platforme Physiotutors Staňte sa členom

Naučte sa

Aká je úroveň Alfa? | Štatistiky

Vo frekvenčnej štatistike je hladina alfa (známa aj ako hladina významnosti) pravdepodobnosť zamietnutia nulovej hypotézy, ak je pravdivá. V kontexte fyzioterapeutického výskumu môže nulová hypotéza znieť, že medzi dvoma rôznymi fyzioterapeutickými intervenciami nie je rozdiel v znížení bolesti. Hladina alfa sa zvyčajne stanovuje na 0,05, čo znamená, že existuje 5 % pravdepodobnosť nesprávneho zamietnutia nulovej hypotézy (t. j. vyvodenie záveru, že existuje rozdiel v znížení bolesti, hoci v skutočnosti neexistuje) v dlhodobom horizonte.

Je obzvlášť dôležité, aby sa to považovalo za dlhodobý výsledok. Ak sa vykoná 100 podobných štúdií, v priemere 5 z nich ukáže falošne pozitívny výsledok, ak neexistuje žiadny účinok.

Vysvetlené na príklade

Povedzme, že štúdia porovnáva dve fyzioterapeutické intervencie pri bolestiach dolnej časti chrbta a výsledky ukazujú, že priemerné zníženie bolesti pri intervencii A je 6 bodov na stupnici bolesti a priemerné zníženie bolesti pri intervencii B je 8 bodov na stupnici bolesti. Pri hladine alfa 0,05 by výskumníci zamietli nulovú hypotézu a dospeli by k záveru, že medzi oboma intervenciami existuje štatisticky významný rozdiel v znížení bolesti, pretože rozdiel v stredných hodnotách je väčší, ako by sa očakávalo náhodne.

Všetky gradácie p<0,05?

Je dôležité poznamenať, že stanovenie hladiny alfa 0,05 je konvencia, a nie pravidlo. Výber úrovne alfa závisí od kontextu štúdie a potenciálnych dôsledkov falošne pozitívneho alebo falošne negatívneho výsledku. Ak sú napríklad dôsledky falošne pozitívneho výsledku (t. j. záver, že liečba je účinná, hoci nie je) závažnejšie, výskumníci sa môžu rozhodnúť použiť nižšiu hladinu alfa (napr. 0,01), aby znížili pravdepodobnosť falošne pozitívneho výsledku.

Dlhodobý pohľad

Chceme opäť zdôrazniť význam dlhodobého pohľadu. Nemôžete jednoducho povedať, že existuje 5 % pravdepodobnosť, že sa dokument stal falošne pozitívnym výsledkom. Keď sa výskum uskutoční, buď je falošne pozitívny, alebo nie je. 5 % hovorí o dlhodobých výsledkoch. Ak sa tento test vykoná vo viacerých štúdiách s podobnými podmienkami, približne 5 % prác bude mať falošne pozitívny výsledok.

Fyzioterapeutická intervencia sa môže javiť ako veľmi účinná na zníženie bolesti dolnej časti chrbta s malou p-hodnotou (čo znamená štatisticky významný rozdiel) a veľkou veľkosťou účinku. Ak sa však táto jediná štúdia nezopakuje v iných štúdiách, je ťažké určiť, či sú výsledky spôsobené náhodou alebo skutočným účinkom.

Pri dlhodobom pohľade sa zohľadňujú výsledky viacerých štúdií v priebehu času, aby sa dosiahlo komplexnejšie pochopenie účinnosti intervencie. Tento prístup je obzvlášť dôležitý vo fyzioterapeutickom výskume, kde sa výsledky jednej štúdie nemusia zovšeobecniť na iné populácie alebo prostredia.

Mylné predstavy

V súvislosti s p-hodnotou existuje niekoľko bežných mylných predstáv:

P-hodnota je mierou sily dôkazu: P-hodnota nemeria silu dôkazu proti nulovej hypotéze, ale skôr pravdepodobnosť pozorovania testovacej štatistiky rovnako extrémnej alebo extrémnejšej ako pozorovaná za predpokladu, že nulová hypotéza je pravdivá.
Malá p-hodnota znamená silný dôkaz proti nulovej hypotéze: Malá p-hodnota iba naznačuje, že údaje nie sú v súlade s nulovou hypotézou, ale neposkytuje dôkaz pre alternatívnu hypotézu. Okrem toho malá p-hodnota neznamená, že účinok je veľký alebo dôležitý.
P-hodnota 0,05 je tvrdá hranica významnosti: Hranica 0,05 je ľubovoľná a bola prijatá ako konvenčná hranica štatistickej významnosti, ale neznamená to, že výsledky s p-hodnotami vyššími ako 0,05 nie sú automaticky významné. Interpretácia p-hodnoty by mala závisieť od kontextu a skúmanej výskumnej otázky
P-hodnota je pravdepodobnosť pravdivosti nulovej hypotézy: Hodnota p nie je pravdepodobnosť, že nulová hypotéza je pravdivá, ale pravdepodobnosť pozorovania údajov, ak je nulová hypotéza pravdivá.
P-hodnotu možno použiť na vyvodenie kauzálneho záveru: Hodnota p poskytuje iba dôkaz pre alebo proti nulovej hypotéze a nemusí nevyhnutne znamenať kauzalitu. Vyvodzovanie príčinných súvislostí si vyžaduje ďalšie informácie, ako napríklad dobre navrhnutú štúdiu s vhodnými kontrolnými mechanizmami pre mätúce faktory.