Kaj je interval zaupanja? | Statistika

Interval zaupanja je razpon vrednosti, ki se uporablja za oceno neznanega populacijskega parametra z določeno stopnjo zaupanja. Gre za način izražanja negotovosti ocene populacijskega parametra, kot je srednja vrednost.

Na primer, v študiji, ki preučuje učinkovitost novega fizioterapevtskega zdravljenja bolečin v spodnjem delu hrbta, lahko raziskovalci zberejo podatke na vzorcu bolnikov in izračunajo povprečno zmanjšanje bolečine v skupini, ki je bila deležna zdravljenja. 95-odstotni interval zaupanja za povprečno zmanjšanje bolečine bi bil razpon vrednosti, znotraj katerega se pričakuje, da bo pravo povprečno zmanjšanje bolečine v populaciji padlo s 95-odstotno verjetnostjo. To pomeni, da če se ista študija izvede 100-krat, bo približno 95 študij imelo pravo populacijsko povprečje znotraj 95-odstotnega intervala zaupanja.

Tipičen primer je:

"Rezultati kažejo, da je bilo povprečno zmanjšanje bolečine po VAS v štirih tednih 2,3 (95 % CI 1,8-2,8)."

Interval zaupanja se izračuna na podlagi statističnih podatkov vzorca in želene stopnje zaupanja (običajno 95 % ali 99 %). Pomembno je opozoriti, da interval zaupanja ne pove, ali je ničelna hipoteza resnična ali neresnična, ampak poda interval vrednosti, ki verjetno vključuje pravi populacijski parameter z določeno stopnjo zaupanja.

Kaj pa širina?

Ozek interval zaupanja pomeni, da je vzorčna povprečna vrednost natančnejša ocena populacijske povprečne vrednosti, širok interval zaupanja pa pomeni, da je vzorčna povprečna vrednost manj natančna. Na splošno velja, da večje velikosti vzorcev vodijo k ožjim intervalom zaupanja in s tem k natančnejšim ocenam populacijskih parametrov.

Napačne predstave

Pomembno je opozoriti, da ne moremo reči, da obstaja 95-odstotna verjetnost, da je resnična populacijska sredina znotraj danega intervala določenega papirja. Preprosto se bo zgodilo ali pa tudi ne. Če pa to študijo ponovimo neskončno velikokrat, bo prava srednja vrednost v 95 % primerov znotraj ustvarjenih intervalov.

CI v primerjavi z vrednostmi P

Interval zaupanja predstavlja razpon vrednosti populacijskega parametra (kot je povprečna razlika med dvema skupinama), ki je ocenjen na podlagi vzorca. Interval je izračunan tako, da bi določen odstotek intervalov (določen s stopnjo zaupanja, običajno 95 %) vseboval pravo populacijsko vrednost, če bi raziskavo večkrat ponovili.

Nasprotno pa je p-vrednost verjetnost, da je ničelna hipoteza (npr. ni razlike med skupinami) resnična ob upoštevanju vzorčnih podatkov in predpostavke, da je ničelna hipoteza pravilna. Majhna p-vrednost (običajno manj kot 0,05) se pogosto uporablja za zavrnitev ničelne hipoteze in kaže, da obstaja dokaz o razliki med skupinami.

Vendar p-vrednost zagotavlja le binarni odgovor na vprašanje, ali lahko ničelno hipotezo zavrnemo ali ne. Ne daje nobenih informacij o velikosti ali natančnosti učinka ali o tem, kako verjetno je, da se bo pojavil v večji populaciji. Tu je interval zaupanja lahko bolj uporaben. Z razponom vrednosti učinka interval zaupanja daje jasnejšo sliko o tem, koliko naj bi zdravljenje spremenilo izid in koliko negotovosti je v tej oceni. Poleg tega lahko interval zaupanja pomaga preprečiti pretirano razlago pomembne p-vrednosti, saj statistično pomemben rezultat ne pomeni nujno, da je učinek praktično ali klinično pomemben. Velikost učinkov vam lahko pomaga pri presoji.

Če povzamemo, interval zaupanja zagotavlja popolnejšo in raznovrstnejšo sliko rezultatov študije, medtem ko p-vrednost zagotavlja le binarni odgovor na vprašanje o statistični pomembnosti.

Kamper, S. J. (2019). Intervali zaupanja: povezovanje dokazov s prakso. journal of orthopaedic & sports physical therapy, 49(10), 763-764.

Gardner, M. J., in Altman, D. G. (1986). Intervali zaupanja namesto vrednosti P: ocenjevanje namesto testiranja hipotez. Br Med J (Clin Res Ed), 292(6522), 746-750.

O'Brien, S. F. in Yi, Q. L. (2016). Kako interpretirati interval zaupanja?. Transfuzija, 56(7), 1680-1683.