Какво е нивото Alpha? | Статистика

Във фреквентната статистика нивото алфа (известно също като ниво на значимост) е вероятността за отхвърляне на нулевата хипотеза, когато тя е вярна. В контекста на физиотерапевтичните изследвания нулевата хипотеза може да бъде, че няма разлика в намаляването на болката между две различни физиотерапевтични интервенции. Нивото на алфа обикновено се определя на 0,05, което означава, че има 5% вероятност да се отхвърли неправилно нулевата хипотеза (т.е. да се заключи, че има разлика в намаляването на болката, когато всъщност няма такава) в дългосрочен план.

Особено важно е това да се разглежда като дългосрочен резултат. Ако се проведат 100 подобни проучвания, средно 5 от тях ще покажат фалшив положителен резултат, ако няма ефект.

Обяснено с пример

Да кажем, че в едно проучване се сравняват две физиотерапевтични интервенции за болки в долната част на гърба и резултатите показват, че средното намаление на болката при интервенция А е 6 точки по скалата на болката, а средното намаление на болката при интервенция Б е 8 точки по скалата на болката. При алфа ниво от 0,05 изследователите ще отхвърлят нулевата хипотеза и ще заключат, че има статистически значима разлика в намаляването на болката между двете интервенции, тъй като разликата в средните стойности е по-голяма от очакваната по случайност.

Всички градушки p<0,05?

Важно е да се отбележи, че определянето на алфа ниво от 0,05 е конвенция, а не правило. Изборът на алфа ниво зависи от контекста на изследването и потенциалните последици от фалшиво положителен или фалшиво отрицателен резултат. Например, ако последиците от фалшиво положителен резултат (т.е. заключение, че лечението е ефективно, а то не е) са по-сериозни, изследователите могат да изберат да използват по-ниско алфа ниво (напр. 0,01), за да намалят вероятността от фалшиво положителен резултат.

Дългосрочна перспектива

Искаме отново да подчертаем значението на дългосрочната перспектива. Не можете просто да кажете, че има 5% вероятност документът да е фалшиво положителен. Когато изследването се проведе, то просто е фалшиво положително или не е. 5% говорят за дългосрочни резултати. Провеждането на този тест в множество проучвания със сходни условия ще доведе до фалшиво положителен резултат в около 5% от документите.

Една физиотерапевтична интервенция може да се окаже много ефективна за намаляване на болката в долната част на гърба, с малка р-стойност (показваща статистически значима разлика) и голям размер на ефекта. Въпреки това, ако това единично проучване не се повтори в други проучвания, е трудно да се определи дали резултатите се дължат на случайност или на реален ефект.

Дългосрочната перспектива разглежда резултатите от множество проучвания във времето, за да осигури по-цялостно разбиране на ефективността на дадена интервенция. Този подход е особено важен в изследванията в областта на физиотерапията, където резултатите от едно проучване може да не се обобщят за други популации или условия.

Грешни схващания

Съществуват няколко често срещани погрешни схващания относно р-стойността:

• Р-стойността е мярка за силата на доказателствата: Стойността p не измерва силата на доказателството срещу нулевата хипотеза, а по-скоро вероятността да се наблюдава тестова статистика, която е толкова екстремна или по-екстремна от наблюдаваната, ако приемем, че нулевата хипотеза е вярна.
• Малка p-стойност означава силно доказателство срещу нулевата хипотеза: Малката p-стойност показва само, че данните не съответстват на нулевата хипотеза, но не предоставя доказателства за алтернативната хипотеза. Освен това малката р-стойност не означава, че ефектът е голям или важен.
• Р-стойност от 0,05 е твърд праг за значимост: Прагът от 0,05 е произволен и е възприет като конвенционална граница за статистическа значимост, но това не означава, че резултатите със стойности на p, по-големи от 0,05, автоматично не са значими. Интерпретацията на р-стойността трябва да зависи от контекста и изследвания въпрос.
• P-стойността е вероятността нулевата хипотеза да е вярна: Стойността p не е вероятността нулевата хипотеза да е вярна, а по-скоро вероятността данните да бъдат наблюдавани, ако нулевата хипотеза е вярна.
• P-стойността може да се използва за правене на причинно-следствени заключения: Стойността p предоставя само доказателства за или против нулевата хипотеза и не означава непременно причинно-следствена връзка. Изводът за причинно-следствената връзка изисква допълнителна информация, като например добре планирано проучване с подходящи контроли за смущаващи фактори.

За повече информация относно P-стойността. Разгледайте публикацията ни за него тук!

Ъпшър, Р. Е. (2001). Етиката на алфа: размисли за статистиката, доказателствата и ценностите в медицината. Теоретична медицина и биоетика, 22(6), 565-576.

Berger, V. W., & Hsieh, G. (2005). Преосмисляне на статистиката: определяне на алфа-равнищата на ефикасност въз основа на данни за безопасност в рандомизирани изпитвания. Israeli Journal of Emergency Medicine, 5(3), 55-60.

Нейман, Дж. и Пиърсън, Е.С. (1928) За използването и тълкуването на някои тестови критерии за целите на статистическите изводи. Biometrika, 20A, 175-240.

Greenland, S., Senn, S. J., Rothman, K. J., Carlin, J. B., Poole, C., Goodman, S. N., & Altman, D. G. (2016). Статистически тестове, стойности на Р, доверителни интервали и мощност: ръководство за погрешни интерпретации. European journal of epidemiology, 31(4), 337-350.