Vad är en effektstorlek? | Statistik

Effektstorlek är ett sätt att mäta styrkan i det statistiska sambandet mellan två variabler. Det är ett standardiserat mått som används för att ange storleken på effekten av en intervention eller behandling. Med andra ord, hur stor effekten är.

Stora kontra små effektstorlekar

Inom fysioterapi kan effektstorlekar användas för att fastställa effektiviteten hos olika behandlingar för tillstånd som ospecifik kronisk ländryggssmärta eller knäartros. Om t.ex. ett träningsprogram för ryggsmärta ger en stor effektstorlek innebär det att behandlingen har en stark positiv effekt på smärtlindringen. Om effektstorleken å andra sidan är liten har behandlingen en minimal effekt på smärtlindringen.

Effektstorleken är oberoende av urvalsstorleken, så en liten urvalsstorlek innebär inte nödvändigtvis en liten effektstorlek. Små stickprov kan få stora effekter och vice versa.

Jämförelse av olika studier

Effektstorlekar kan vara särskilt användbara inom medicinsk forskning eftersom de gör det möjligt att jämföra behandlingseffekter mellan olika studier, populationer och utfallsmått. Till exempel kan två studier visa att en behandling har ett statistiskt signifikant resultat. Den ena studien kan dock visa en större effektstorlek än den andra, vilket indikerar att behandlingen kan vara mer effektiv i vissa sammanhang eller populationer.

Effektstorleken är oberoende av urvalsstorleken, så en liten urvalsstorlek innebär inte nödvändigtvis en liten effektstorlek. Små stickprov kan få stora effekter och vice versa.

Cohen's d

En vanlig effektstorleksstatistik som används i fysioterapiforskning är Cohens d, som jämför den genomsnittliga förändringen i ett utfallsmått (t.ex. smärtpoäng) mellan två grupper (t.ex. behandlings- och kontrollgrupp) och uttrycker den i standardavvikelseenheter. Beroende på den aktuella studien kan även annan statistik för effektstorlek, t.ex. Hedges g eller r, användas.

Lågt p-värde ≠ stor effektstorlek

Dessutom kan effektstorlekar bidra till att övervinna begränsningarna med p-värden, som ofta används för att fastställa statistisk signifikans i medicinska studier. P-värdena anger endast om en observerad effekt är statistiskt signifikant, men ger ingen information om effektens storlek. Däremot ger effektstorleken ett mått på den praktiska eller kliniska betydelsen av en effekt, vilket kan vara mer relevant för att fatta medicinska beslut.

Det är viktigt att förstå att ett p-värde inte visar hur stor en effekt är. En del läsare tror att ett lågt p-värde betyder att effekten är stor. Detta är inte sant. Ett stort urval med en mycket liten skillnad mellan grupperna kan ge ett litet p-värde.

Enkel beräkning

Vissa forskare rapporterar inte effektstorlekar i sina artiklar. En baklängesberäkning av kuvertet visar effektstorleken:

Cohens D-formel:

(M1 - M2)/SD poolad

M1: medelvärde 1

M2: medelvärde 2

SDpooled: poolad standardavvikelse

Det är viktigt att notera att den här formeln fungerar bäst för urval som är större än n = 50 och lika stora grupper. Effekter kommer att framstå som större än de egentligen är i mindre grupper. Detta beror på databrus.

Referens

Kamper S. J. (2019). Interpreting Outcomes 2-Statistical Significance and Clinical Meaningfulness: Koppling mellan evidens och praktik. The Journal of Orthopaedic and Sports Physical Therapy, 49(7), 559-560.

Nuzzo R. (2014). Vetenskaplig metod: statistiska fel. Nature, 506(7487), 150-152.