Шта је интервал поверења? | Статистика

Интервал поверења је опсег вредности који се користи за процену непознатог параметра популације са одређеним нивоом поверења. То је начин да се изрази несигурност око процене параметра популације, као што је средња вредност.

На пример, у студији која истражује ефикасност новог физиотерапијског третмана за бол у доњем делу леђа, истраживачи би могли да прикупе податке са узорка пацијената и израчунају просечно смањење бола за групу за лечење. Интервал поузданости од 95% за средње смањење бола био би опсег вредности унутар којих се очекује да ће право смањење бола у популацији пасти са вероватноћом од 95%. То значи да ако се иста студија спроведе 100 пута, око 95 студија ће имати праву средњу вредност популације унутар свог интервала поверења од 95%.

Типичан пример би био:

„Резултати показују средње смањење бола за четири недеље од 2,3 (95% ЦИ 1,8 – 2,8).“

Интервал поузданости се израчунава на основу статистике узорка и жељеног нивоа поузданости (обично 95% или 99%). Важно је напоменути да интервал поверења не показује да ли је нулта хипотеза тачна или нетачна, али обезбеђује интервал вредности који ће вероватно укључити прави параметар популације са одређеним нивоом поверења.

Шта је са ширином?

Уски интервал поверења указује да је средња вредност узорка прецизнија процена средње вредности популације, док широки интервал поверења указује да је средња вредност узорка мање прецизна. Генерално, веће величине узорка имају тенденцију да резултирају ужим интервалима поверења, а самим тим и прецизнијим проценама параметара популације.

Заблуде

Важно је напоменути да се не може рећи да постоји шанса од 95% да се права средња вредност становништва налази унутар датог интервала одређеног папира. Једноставно ће бити тако, или не. Међутим, ако се ова студија понови бесконачан број пута, права средња вредност ће се наћи унутар генерисаних интервала 95% времена.

ЦИ наспрам П-вредности

Интервал поверења обезбеђује опсег вредности за параметар популације (као што је средња разлика између две групе) који се процењује на основу узорка. Интервал је израчунат тако да би, ако бисмо студију поновили више пута, одређени проценат интервала (одређен нивоом поверења, обично 95%) садржао праву вредност популације.

Насупрот томе, п-вредност је вероватноћа да је нулта хипотеза (нпр. нема разлике између група) тачна с обзиром на податке узорка и претпоставку да је нулта хипотеза тачна. Мала п-вредност (обично мања од 0,05) се често користи да се одбаци нулта хипотеза и сугерише да постоје докази о разлици између група.

Међутим, п-вредност даје само бинарни одговор на питање да ли се нулта хипотеза може одбацити или не. Не даје никакве информације о величини или прецизности ефекта, нити о томе колико је вероватно да ће се појавити у већој популацији. Овде интервал поверења може бити кориснији. Обезбеђивањем опсега вредности за ефекат, интервал поверења даје јаснију слику о томе колико се очекује да ће третман променити исход и колика је неизвесност у тој процени. Поред тога, интервал поверења може помоћи да се избегне претерана интерпретација значајне п-вредности, пошто статистички значајан резултат не значи нужно да је ефекат практично или клинички значајан. Величине ефеката могу вам помоћи да донесете ову процену.

Укратко, интервал поверења пружа потпунију и нијансиранију слику резултата студије, док п-вредност даје само бинарни одговор на питање статистичке значајности.

Кампер, С. Ј. (2019). Интервали поверења: повезивање доказа са праксом. часопис за ортопедску и спортску физикалну терапију, 49(10), 763-764.

Гарднер, М. Ј., & Алтман, Д. Г. (1986). Интервали поверења пре него П вредности: процена пре него тестирање хипотезе. Бр Мед Ј (Цлин Рес Ед), 292 (6522), 746-750.

О’Бриен, С. Ф., & Ии, К. Л. (2016). Како да протумачим интервал поверења?. Трансфузија, 56(7), 1680-1683.