Mức Alpha là gì? | Thống kê

Trong thống kê tần suất, mức alpha (còn được gọi là mức ý nghĩa) là xác suất bác bỏ giả thuyết vô hiệu khi nó đúng. Trong bối cảnh nghiên cứu vật lý trị liệu, giả thuyết không có thể là không có sự khác biệt trong việc giảm đau giữa hai biện pháp can thiệp vật lý trị liệu khác nhau. Mức alpha thường được đặt ở mức 0,05, nghĩa là có 5% khả năng bác bỏ sai giả thuyết vô hiệu (tức là kết luận rằng có sự khác biệt trong việc giảm đau khi thực tế không có sự khác biệt) về lâu dài.

Điều đặc biệt quan trọng là phải coi đây là kết quả lâu dài. Nếu tiến hành 100 nghiên cứu tương tự, trung bình 5 nghiên cứu sẽ cho kết quả dương tính giả nếu không có tác dụng.

Giải thích bằng ví dụ

Giả sử có một nghiên cứu so sánh hai biện pháp vật lý trị liệu để điều trị đau lưng dưới và kết quả cho thấy mức giảm đau trung bình của Biện pháp A là 6 điểm trên thang đo mức độ đau và mức giảm đau trung bình của Biện pháp B là 8 điểm trên thang đo mức độ đau. Với mức alpha là 0,05, các nhà nghiên cứu sẽ bác bỏ giả thuyết không và kết luận rằng có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê trong việc giảm đau giữa hai biện pháp can thiệp vì sự khác biệt về mặt trung bình lớn hơn mức có thể mong đợi một cách ngẫu nhiên.

Tất cả đều là p<0,05?

Điều quan trọng cần lưu ý là việc đặt mức alpha là 0,05 chỉ là một quy ước chứ không phải là quy tắc. Việc lựa chọn mức alpha phụ thuộc vào bối cảnh nghiên cứu và hậu quả tiềm ẩn của kết quả dương tính giả hoặc âm tính giả . Ví dụ, nếu hậu quả của kết quả dương tính giả (tức là kết luận rằng phương pháp điều trị có hiệu quả khi thực tế không phải vậy) nghiêm trọng hơn, các nhà nghiên cứu có thể chọn sử dụng mức alpha thấp hơn (ví dụ 0,01) để giảm khả năng xảy ra kết quả dương tính giả.

Quan điểm dài hạn

Chúng tôi muốn nhấn mạnh lại tầm quan trọng của tầm nhìn dài hạn. Bạn không thể chỉ nói rằng có 5% khả năng bài báo đó có kết quả dương tính giả. Khi tiến hành nghiên cứu, kết quả chỉ là dương tính giả hoặc không phải vậy. 5% nói về kết quả lâu dài. Việc thực hiện thử nghiệm này trong nhiều nghiên cứu có điều kiện tương tự sẽ dẫn đến kết quả dương tính giả ở khoảng 5% số bài báo.

Can thiệp vật lý trị liệu có thể có hiệu quả rất cao trong việc giảm đau lưng dưới, với giá trị p nhỏ (biểu thị sự khác biệt có ý nghĩa thống kê) và quy mô hiệu ứng lớn. Tuy nhiên, nếu nghiên cứu đơn lẻ này không được lặp lại trong các nghiên cứu khác, sẽ khó xác định liệu kết quả là do ngẫu nhiên hay là tác động thực sự.

Quan điểm dài hạn xem xét kết quả của nhiều nghiên cứu theo thời gian để hiểu rõ hơn về hiệu quả của một biện pháp can thiệp. Cách tiếp cận này đặc biệt quan trọng trong nghiên cứu vật lý trị liệu, trong đó kết quả của một nghiên cứu đơn lẻ có thể không áp dụng được cho các nhóm dân số hoặc bối cảnh khác.

Những quan niệm sai lầm

Có một số quan niệm sai lầm phổ biến xung quanh giá trị p:

• Giá trị P là thước đo sức mạnh của bằng chứng : Giá trị p không đo lường sức mạnh của bằng chứng chống lại giả thuyết vô hiệu, mà đo lường xác suất quan sát một thống kê kiểm định là cực đoan hoặc cực đoan hơn so với thống kê quan sát được, giả sử giả thuyết vô hiệu là đúng.
• Giá trị p nhỏ có nghĩa là bằng chứng mạnh mẽ chống lại giả thuyết vô hiệu : Giá trị p nhỏ chỉ cho biết dữ liệu không phù hợp với giả thuyết không, nhưng không cung cấp bằng chứng cho giả thuyết thay thế. Hơn nữa, giá trị p nhỏ không ngụ ý rằng hiệu ứng là lớn hoặc quan trọng
• Giá trị P là 0,05 là ngưỡng cứng cho ý nghĩa : Ngưỡng 0,05 là tùy ý và đã được áp dụng như ngưỡng thông thường để đánh giá ý nghĩa thống kê, nhưng điều đó không có nghĩa là kết quả có giá trị p lớn hơn 0,05 tự động không có ý nghĩa. Việc giải thích giá trị p phải phụ thuộc vào bối cảnh và câu hỏi nghiên cứu đang được nghiên cứu
• Giá trị P là xác suất giả thuyết không là đúng : Giá trị p không phải là xác suất giả thuyết vô hiệu là đúng mà là xác suất quan sát dữ liệu nếu giả thuyết vô hiệu là đúng
• Giá trị P có thể được sử dụng để đưa ra suy luận nhân quả : Giá trị p chỉ cung cấp bằng chứng ủng hộ hoặc phản đối giả thuyết vô hiệu và không nhất thiết ngụ ý tính nhân quả. Suy luận nhân quả đòi hỏi thông tin bổ sung, chẳng hạn như một nghiên cứu được thiết kế tốt với các biện pháp kiểm soát thích hợp cho các yếu tố gây nhiễu

Để biết thêm thông tin về giá trị P. Hãy xem bài đăng của chúng tôi về vấn đề này tại đây !

Upshur, R. E. (2001). Đạo đức của alpha: suy ngẫm về số liệu thống kê, bằng chứng và giá trị trong y học. Y học lý thuyết và đạo đức sinh học, 22(6), 565-576.

Berger, V. W. và Hsieh, G. (2005). Xem xét lại số liệu thống kê: dựa mức độ hiệu quả alpha vào dữ liệu an toàn trong các thử nghiệm ngẫu nhiên. Tạp chí Y học Cấp cứu Israel, 5(3), 55-60.

Neyman, J. và Pearson, E.S. (1928) Về việc sử dụng và diễn giải một số tiêu chí kiểm tra cho mục đích suy luận thống kê. Sinh trắc học, 20A, 175-240.

Greenland, S., Senn, S. J., Rothman, K. J., Carlin, J. B., Poole, C., Goodman, S. N., & Altman, D. G. (2016). Kiểm định thống kê, giá trị P, khoảng tin cậy và năng lực: hướng dẫn tránh hiểu lầm. Tạp chí dịch tễ học Châu Âu, 31(4), 337–350.