ช่วงความเชื่อมั่นคืออะไร | สถิติ

ช่วงความเชื่อมั่นคือช่วงค่าที่ใช้ในการประมาณค่าพารามิเตอร์ประชากรที่ไม่รู้จักโดยมีระดับความเชื่อมั่นบางระดับ เป็นวิธีแสดงความไม่แน่นอนรอบ ๆ การประมาณค่าพารามิเตอร์ประชากร เช่น ค่าเฉลี่ย

ตัวอย่างเช่น ในการศึกษาวิจัยประสิทธิผลของการรักษาด้วยกายภาพบำบัดแบบใหม่สำหรับอาการปวดหลังส่วนล่าง นักวิจัยอาจรวบรวมข้อมูลจากผู้ป่วยกลุ่มตัวอย่างและคำนวณการลดลงของอาการปวดโดยเฉลี่ยสำหรับกลุ่มที่ได้รับการรักษา ช่วงความเชื่อมั่น 95% สำหรับการลดลงของความเจ็บปวดโดยเฉลี่ยจะเป็นช่วงค่าซึ่งคาดว่าการลดลงของความเจ็บปวดโดยเฉลี่ยของประชากรที่แท้จริงจะลดลงโดยมีความน่าจะเป็น 95% ซึ่งหมายความว่าถ้าดำเนินการศึกษาวิจัยแบบเดียวกัน 100 ครั้ง จะมีการศึกษาวิจัยประมาณ 95 รายการที่มีค่าเฉลี่ยประชากรที่แท้จริงภายในช่วงความเชื่อมั่น 95%

ตัวอย่างทั่วไปได้แก่:

“ผลลัพธ์แสดงให้เห็นการลดลงของค่า VAS เฉลี่ยของความเจ็บปวดในสี่สัปดาห์ที่ 2.3 (95% CI 1.8 – 2.8)”

ช่วงความเชื่อมั่นจะคำนวณโดยอิงตามสถิติตัวอย่างและระดับความเชื่อมั่นที่ต้องการ (โดยทั่วไปคือ 95% หรือ 99%) สิ่งสำคัญคือต้องทราบว่าช่วงความเชื่อมั่นไม่ได้ระบุว่า สมมติฐานว่าง เป็นจริงหรือเท็จ แต่เป็นช่วงค่าที่น่าจะมีพารามิเตอร์ประชากรที่แท้จริงที่มีระดับความเชื่อมั่นบางระดับ

แล้วความกว้างละคะ?

ช่วงความเชื่อมั่นที่แคบบ่งชี้ว่าค่าเฉลี่ยของกลุ่มตัวอย่างเป็นการประมาณค่าเฉลี่ยของประชากรที่มีความแม่นยำมากกว่า ในขณะที่ช่วงความเชื่อมั่นที่กว้างบ่งชี้ว่าค่าเฉลี่ยของกลุ่มตัวอย่างมีความแม่นยำน้อยกว่า โดยทั่วไป ขนาดตัวอย่างที่ใหญ่กว่ามักจะส่งผลให้ช่วงความเชื่อมั่นแคบลง และด้วยเหตุนี้ การประมาณค่าพารามิเตอร์ของประชากรจึงแม่นยำยิ่งขึ้น

ความเข้าใจผิด

สิ่งสำคัญที่ต้องทราบคือ ไม่สามารถพูดได้ว่ามีโอกาส 95% เลยที่ค่าเฉลี่ยประชากรที่แท้จริงจะอยู่ในช่วงที่กำหนดของเอกสารฉบับใดฉบับหนึ่ง มันก็แค่กรณีนี้หรือไม่ก็ไม่ใช่ อย่างไรก็ตาม ถ้าทำซ้ำการศึกษานี้ซ้ำๆ กันอย่างไม่มีที่สิ้นสุด ค่าเฉลี่ยที่แท้จริงจะพบภายในช่วงที่สร้างขึ้นได้ 95% ของเวลา

CI เทียบกับค่า P

ช่วงความเชื่อมั่นจะให้ช่วงค่าสำหรับพารามิเตอร์ประชากร (เช่น ความแตกต่างของค่าเฉลี่ยระหว่างสองกลุ่ม) ที่ประมาณการจากตัวอย่าง ช่วงเวลาดังกล่าวจะถูกคำนวณเพื่อให้หากเราต้องศึกษาซ้ำหลายครั้ง เปอร์เซ็นต์หนึ่งของช่วงเวลา (กำหนดโดยระดับความเชื่อมั่น โดยปกติคือ 95%) จะมีค่าประชากรที่แท้จริง

ในทางตรงกันข้าม ค่า p คือความน่าจะเป็นที่สมมติฐานว่าง (เช่น ไม่มีความแตกต่างระหว่างกลุ่ม) จะเป็นจริงโดยพิจารณาจากข้อมูลตัวอย่างและสมมติฐานที่ว่าสมมติฐานว่างนั้นถูกต้อง ค่า p เล็กน้อย (โดยทั่วไปน้อยกว่า 0.05) มักใช้เพื่อปฏิเสธ สมมติฐานว่าง และแนะนำว่ามีหลักฐานของความแตกต่างระหว่างกลุ่ม

อย่างไรก็ตาม ค่า p จะให้คำตอบแบบไบนารีต่อคำถามว่าสามารถปฏิเสธสมมติฐานว่างได้หรือไม่เท่านั้น ไม่ได้ให้ข้อมูลใดๆ เกี่ยวกับขนาดหรือความแม่นยำของผลกระทบ หรือความเป็นไปได้ที่ผลกระทบจะเกิดขึ้นในประชากรจำนวนมาก นี่คือจุดที่ช่วงความเชื่อมั่นจะมีประโยชน์มากกว่า การระบุช่วงค่าสำหรับผลกระทบนั้น ช่วงความเชื่อมั่นจะช่วยให้เห็นภาพชัดเจนขึ้นว่าการรักษามีแนวโน้มที่จะเปลี่ยนแปลงผลลัพธ์มากเพียงใด และมีความไม่แน่นอนในการประมาณการนั้นมากเพียงใด นอกจากนี้ ช่วงความเชื่อมั่นสามารถช่วยหลีกเลี่ยงการตีความค่า p ที่มีนัยสำคัญมากเกินไป เนื่องจากผลลัพธ์ที่มีนัยสำคัญทางสถิติไม่ได้หมายความว่าผลกระทบนั้นมีความสำคัญในทางปฏิบัติหรือทางคลินิกเสมอไป ขนาดผลกระทบ สามารถช่วยคุณตัดสินใจเรื่องนี้ได้

โดยสรุป ช่วงความเชื่อมั่นให้ภาพรวมที่สมบูรณ์และละเอียดกว่าของผลลัพธ์ของการศึกษา ในขณะที่ ค่า p จะให้คำตอบแบบไบนารีต่อคำถามเรื่องความสำคัญทางสถิติเท่านั้น

แคมเปอร์, เอส.เจ. (2562). ช่วงความเชื่อมั่น: การเชื่อมโยงหลักฐานกับการปฏิบัติ วารสารกายภาพบำบัดกระดูกและกีฬา 49(10), 763-764

การ์ดเนอร์, เอ็มเจ, และอัลท์แมน, ดีจี (1986). ช่วงความเชื่อมั่นแทนค่า P: การประมาณค่าแทนการทดสอบสมมติฐาน Br Med J (คลิน เรส เอ็ด), 292(6522), 746-750.

O’Brien, S. F., และ Yi, Q. L. (2559). ฉันจะตีความช่วงความเชื่อมั่นได้อย่างไร? การถ่ายเลือด, 56(7), 1680-1683.