Što je interval povjerenja? | Statistika

Interval pouzdanosti je raspon vrijednosti koji se koristi za procjenu nepoznatog parametra populacije s određenom razinom pouzdanosti. To je način da se izrazi nesigurnost oko procjene parametra populacije, kao što je srednja vrijednost.

Na primjer, u studiji koja istražuje učinkovitost novog fizioterapeutskog tretmana za bol u donjem dijelu leđa, istraživači bi mogli prikupiti podatke iz uzorka pacijenata i izračunati srednje smanjenje boli za terapijsku skupinu. Interval pouzdanosti od 95% za srednje smanjenje boli bio bi raspon vrijednosti unutar kojeg se očekuje da će pravo populacijsko srednje smanjenje boli pasti s vjerojatnošću od 95%. To znači da ako se ista studija provede 100 puta, oko 95 studija će imati stvarnu srednju populaciju unutar svog intervala pouzdanosti od 95%.

Tipičan primjer bi bio:

"Rezultati pokazuju srednje VAS smanjenje boli u četiri tjedna od 2,3 (95% CI 1,8 – 2,8)."

Interval pouzdanosti izračunava se na temelju statistike uzorka i željene razine pouzdanosti (obično 95% ili 99%). Važno je napomenuti da interval pouzdanosti ne pokazuje je li nulta hipoteza istinita ili netočna, ali daje interval vrijednosti koji će vjerojatno uključiti pravi parametar populacije s određenom razinom pouzdanosti.

Što je sa širinom?

Uzak interval pouzdanosti ukazuje da je srednja vrijednost uzorka preciznija procjena srednje vrijednosti populacije, dok široki interval pouzdanosti ukazuje da je srednja vrijednost uzorka manje precizna. Općenito, veće veličine uzorka obično rezultiraju užim intervalima pouzdanosti, a time i preciznijim procjenama parametara populacije.

Zablude

Važno je napomenuti da se ne može reći da postoji 95% šanse da se prava srednja vrijednost populacije nalazi unutar danog intervala određenog papira. To će jednostavno biti slučaj, ili ne. Međutim, ako se ovo istraživanje ponovi beskonačan broj puta, pravi prosjek će se naći unutar generiranih intervala 95% vremena.

CI u odnosu na P-vrijednosti

Interval pouzdanosti daje raspon vrijednosti za parametar populacije (kao što je srednja razlika između dvije skupine) koji se procjenjuje iz uzorka. Interval se izračunava tako da bi, ako bismo studiju ponovili više puta, određeni postotak intervala (određen razinom pouzdanosti, obično 95%) sadržavao pravu vrijednost populacije.

Nasuprot tome, p-vrijednost je vjerojatnost da je nulta hipoteza (npr. nema razlike između grupa) istinita s obzirom na podatke uzorka i pretpostavku da je nulta hipoteza točna. Mala p-vrijednost (obično manja od 0,05) često se koristi za odbacivanje nulte hipoteze i sugerira da postoje dokazi o razlikama između skupina.

Međutim, p-vrijednost daje samo binarni odgovor na pitanje može li se nulta hipoteza odbaciti ili ne. Ne daje nikakve informacije o veličini ili preciznosti učinka, ili kolika je vjerojatnost da će se pojaviti u većoj populaciji. Ovdje interval pouzdanosti može biti korisniji. Pružajući niz vrijednosti za učinak, interval pouzdanosti daje jasniju sliku o tome koliko se očekuje da će liječenje promijeniti ishod i koliko neizvjesnosti postoji u toj procjeni. Osim toga, interval pouzdanosti može pomoći u izbjegavanju pretjeranog tumačenja značajne p-vrijednosti, budući da statistički značajan rezultat ne znači nužno da je učinak praktično ili klinički značajan. Veličine učinka mogu vam pomoći da donesete ovu prosudbu.

Ukratko, interval pouzdanosti pruža potpuniju i nijansiraniju sliku rezultata studije, dok p-vrijednost daje samo binarni odgovor na pitanje statističke značajnosti.

Kamper, S. J. (2019). Intervali povjerenja: povezivanje dokaza s praksom. časopis za ortopedsku i sportsku fizikalnu terapiju, 49(10), 763-764.

Gardner, M. J. i Altman, D. G. (1986). Intervali pouzdanosti radije nego P vrijednosti: procjena radije nego testiranje hipoteze. Br Med J (Clin Res Ed), 292(6522), 746-750.

O’Brien, S. F. i Yi, Q. L. (2016). Kako da protumačim interval pouzdanosti?. Transfuzija, 56 (7), 1680-1683.