Шта је П-вредност? | Статистика

Једноставно речено, п-вредност изражава колико сте изненађени подацима, под претпоставком да нема ефекта. Што је п-вредност нижа, подаци изгледају некомпатибилнији са вашим моделом (тј. претпоставка да нема ефекта).

Нпр.

Третман А се упоређује са третманом Б, претпостављате да нема ефекта или нема разлике; очекујете да је нулта хипотеза тачна. Извршите тест и добијете п-вредност од 0,02. То значи да су подаци које сте прикупили прилично изненађујући, с обзиром на то да сте претпоставили да се групе неће разликовати.

П-вредност постоји да бисте се заштитили од случајности. Ако извршите студију, велике су шансе да су ефекти које видите само насумични – или шум података, како га ми зовемо. Због тога ћете можда видети приметне разлике у средњим вредностима између група, али не и статистички значајан ефекат. Може и обрнуто. Студија може показати незнатан резултат, али може постојати прави ефекат; можда зато што је величина узорка премала.

Шта утиче на п-вредност?

На П-вредности утиче неколико различитих фактора: величина узорка, величина ефекта и тип теста са његовим претпоставкама.

• Величина узорка: што је група већа, брже ћете добити статистички значајне резултате са малим разликама – и обрнуто.
• Величина ефекта : што је већа величина ефекта, брже ћете добити статистички значајне резултате, чак и са мањим групама — и обрнуто
• Тип теста: тест постаје осетљивији на разлике са одређеним претпоставкама о, на пример, дистрибуцији података, независности мера, хомоскедастичности, једностраном наспрам двостраног, између групе наспрам унутар групе, итд.

Нпр. 

Огромна студија може пронаћи статистички значајне резултате чак и са најмањим ефектима. Ови ефекти можда не значе ништа. Овде долази до клиничког значаја. Оригинална студија пеницилина користила је мали узорак да би подаци показали да постоје огромни ефекти на елиминацију бактерија.

П-вредност <0,05 праг

Праг статистичке значајности који већина истраживача користи (тј. п < 0,05) је само произвољан. Узимајући све у обзир, требало би да се промени на основу ваше поставке студија. Ако заиста не желите лажно позитивне резултате (нпр. одлуку да се подвргнете операцији опасне по живот), потребан вам је низак гранични број. Ако заиста не желите лажне негативне резултате (нпр. дијагностиковање агресивних тумора), потребна вам је моћна студија са накнадним већим граничним бројем п-вредности. Ово илуструје однос давања и узимања између грешака типа 1 (α) и типа 2 (ß) .

Имајте на уму да је п-вредност изведена из података, а не из теорије. Не можете 'доказати' своју теорију са статистички значајним ефектом. Једино што можете да урадите је да покушате да оповргнете своју теорију различитим студијама, ако важи, ваша теорија стоји. Ово је фалсификат.

Заблуде око п-вредности

Неке уобичајене заблуде о п-вредности у медицинским истраживањима укључују:

• Значајна п-вредност значи да је ефекат или повезаност велики или клинички значајан.
  • стварност : П-вредност само указује на вероватноћу добијања посматраног резултата или екстремнијег под нултом хипотезом . Не пружа информације о величини или клиничком значају ефекта или повезаности
• Незначајна п-вредност значи да нема ефекта или повезаности.
  • стварност : Незначајна п-вредност само сугерише да уочени резултат није статистички значајан, али то не значи нужно да нема ефекта или повезаности. То може бити због ниске статистичке снаге или других фактора као што су грешка мерења или збуњујуће варијабле.
• П-вредност од 0,05 је универзални праг за статистичку значајност.
  • стварност : Избор нивоа значаја зависи од контекста и треба да се заснива на факторима као што су дизајн студије, величина узорка и последице прављења грешке типа И. Нижи ниво значаја може бити прикладан у неким ситуацијама, као што су студије са вишеструким поређењима или високим улозима
• Значајна п-вредност доказује узрочност.
  • стварност : Статистичка значајност само указује на вероватноћу добијања уоченог резултата или екстремнијег под нултом хипотезом. Не утврђује узрочност, што захтева додатне доказе из дизајна студије, биолошке веродостојности и других фактора.
• Велика величина узорка увек доводи до значајне п-вредности.
  • стварност : Велика величина узорка повећава моћ детекције ефекта или асоцијације, али не гарантује значајну п-вредност. Величина ефекта , варијабилност и други фактори такође играју улогу у одређивању статистичке значајности.

Елкинс, МР, Пинто, РЗ, Верхаген, А., Григоровицз, М., Содерлунд, А., Гуеманн, М., Гомез-Цонеса, А., Блантон, С., Брисмее, ЈМ, Агарвал, С., Јетте , А., Карстенс, С., Хармс, М., Верхеиден, Г., & Схеикх, У. (2022). Статистички закључак кроз процену: препоруке уредника часописа Међународног друштва за физиотерапију. Тхе Јоурнал оф мануал & манипулативе тхерапи, 30(3), 133–138 .
Неиман, Ј. и Пеарсон, ЕС (1928) О употреби и тумачењу одређених тестних критеријума у ​​сврху статистичког закључивања. Биометрија, 20А, 175-240.

Гренланд, С., Сенн, С.Ј., Ротхман, К.Ј., Царлин, Ј.Б., Пооле, Ц., Гоодман, С.Н., & Алтман, Д.Г. (2016). Статистички тестови, П вредности, интервали поверења и снага: водич за погрешна тумачења. Еуропеан јоурнал оф епидемиологи, 31(4), 337–350.

Кампер С. Ј. (2019). Тумачење исхода 2-Статистички значај и клинички значај: Повезивање доказа са праксом. Часопис за ортопедску и спортску физикалну терапију, 49(7), 559–560. 

Карл Попер, Нагађања и оповргавања, Лондон: Роутледге и Кеаган Паул, 1963, стр. 33-39; од Тхеодоре Сцхицк, ур., Реадингс ин тхе Пхилосопхи оф Сциенце, Моунтаин Виев, ЦА: Маифиелд Публисхинг Цомпани, 2000, стр. 9-13

Кристли, Р.М. (2010). Снага и грешка: Повећан ризик од лажно позитивних резултата у студијама са недостатком снаге. Тхе Опен Епидемиологи Јоурнал, 3, 16-19.

Флеминг А. О антибактеријском деловању култура пеницилијума, са посебним освртом на њихову употребу у изолацији Б. инфлуензӕ. Бр Ј Екп Патхол. 1929 Јун;10(3):226–36. ПМЦИД: ПМЦ2048009.

Ериксон, Р. А. и Ратнер, Б. А. (2020). Прелазак преко п < 0,05 у екотоксикологији: Водич за практичаре. Токсикологија и хемија животне средине, 39(9), 1657–1669.