Що таке розмір ефекту? | Статистика.

Розмір ефекту - це спосіб вимірювання сили статистичного зв'язку між двома змінними. Це стандартизований показник, який використовується для визначення величини ефекту від втручання або лікування. Іншими словами, наскільки великий ефект.

Великі та малі розміри ефектів

У фізіотерапії розміри ефекту можна використовувати для визначення ефективності різних методів лікування таких станів, як неспецифічний хронічний біль у попереку або остеоартрит колінного суглоба. Наприклад, якщо програма вправ для лікування болю в спині дає великий розмір ефекту, це означає, що лікування має сильний позитивний вплив на зменшення болю. З іншого боку, якщо розмір ефекту невеликий, лікування має мінімальний вплив на зменшення болю.

Розмір ефекту не залежить від розміру вибірки, тому малий розмір вибірки не обов'язково означає малий розмір ефекту. Маленькі зразки можуть мати великий ефект, і навпаки.

Порівняння різних досліджень

Розміри ефекту можуть бути особливо корисними в медичних дослідженнях, оскільки вони дозволяють порівнювати ефекти лікування в різних дослідженнях, популяціях і показниках результатів. Наприклад, два дослідження можуть виявити, що лікування має статистично значущий результат. Проте, одне дослідження може показати більший розмір ефекту, ніж інше, що вказує на те, що лікування може бути більш ефективним у певних контекстах або групах населення.

Розмір ефекту не залежить від розміру вибірки, тому малий розмір вибірки не обов'язково означає малий розмір ефекту. Маленькі зразки можуть мати великий ефект, і навпаки.

У Коена

Поширеною статистикою розміру ефекту, що використовується в дослідженнях фізіотерапії, є d Коена, яка порівнює середню зміну показника результату (наприклад, оцінки болю) між двома групами (наприклад, групою лікування та контрольною групою) і виражає її в одиницях стандартного відхилення. Залежно від конкретного дослідження, інші статистичні дані про розмір ефекту, такі як Хедж - цеабо r також можна використовувати.

Низьке p-значення ≠ великий розмір ефекту

Крім того, розміри ефекту можуть допомогти подолати обмеження p-значень, які часто використовуються для визначення статистичної значущості в медичних дослідженнях. P-значення лише вказують на те, чи є спостережуваний ефект статистично значущим, але не надають жодної інформації про розмір ефекту. На противагу цьому, розміри ефекту забезпечують міру практичної або клінічної значущості ефекту, що може бути більш релевантним для прийняття медичних рішень.

Важливо розуміти, що p-значення не показує розмір ефекту. Деякі читачі думають, що коли певне p-значення є низьким, це означає, що ефект є великим. Це неправда. Величезна вибірка з крихітною різницею між групами може створити мале p-значення.

Простий розрахунок

Деякі дослідники не повідомляють про розмір ефекту у своїх роботах. Розрахунок на зворотному боці конверта покаже вам розмір ефекту:

Формула Коена:

(M1 - M2)/SDpooled

M1: середнє значення 1

M2: середнє значення 2

SDpooled: об'єднане стандартне відхилення

Важливо зазначити, що ця формула найкраще працює для вибірок, більших за n = 50, і рівних за розміром груп. У менших групах ефекти здаватимуться більшими, ніж вони є насправді. Це пов'язано з шумом даних.

Посилання

Кампер С. Й. (2019). Інтерпретація результатів 2-Статистична значущість та клінічна значущість: Зв'язок доказів з практикою. Журнал ортопедичної та спортивної фізичної терапії, 49(7), 559-560.

Нуццо Р. (2014). Науковий метод: статистичні похибки. Nature, 506(7487), 150-152.