Seal on salajane maailm, millest te pole arvatavasti kunagi kuulnud. See asub iga väite all, mida olete kunagi lugenud, iga pealkirja all, mis on valanud sõna “teadus!” sinust möödudes kõndisid. See on põhjus, miks teid vaktsineeritakse, miks te võtate ibuprofeeni valu ja põletiku vastu ning isegi miks enamikus riikides ei saa teil käsimüügist rasestumisvastaseid tablette.

Ma räägin muidugi statistikamaailmast.

Google'i statistika statistika kohta: ülim nerdfest.

Õppestatistika

Kujutage ette, et teete uuringut kaalulanguse kohta. Teil on näiteks kolm gruppi inimesi: 1, 2 ja 3. 1. rühm võtab narkootikume. 2. rühm tegeleb elustiiliga. 3. rühm on platseebokontroll - nad ei tee midagi. Uuringu lõpus on teil sadu, isegi tuhandeid numbreid. Saate neid üsna hõlpsalt võrrelda - uurige vahendeid ja mediaane -, aga see kõik ütleb teile tõesti, et on olemas mõned erinevused. Need võivad olla ebaolulised; nad võivad olla lihtsalt juhuslikud. Mis juhtuks, kui teil oleks 2. rühmas üks inimene, kes alustas 400 kiloga ja kaotas 300, kuid ülejäänud inimesed võtsid tegelikult paar kilo juurde? Tõenäoliselt oleks teil üldine kaalulangus, kuid teie elustiiliga seotud sekkumine töötab ainult ühe mehe jaoks.

Sisestage statistika.

See, mida statistika põhimõtteliselt meditsiinis võimaldab, on erinevate rühmade tulemuste võrdlemine ja selle täpsustamine, kas variatsioon tuleneb tõenäoliselt teie eksperimendist või lihtsalt juhusest. Nii võrdlete oma kolme inimrühma uuesti ja leiate, et kuigi 2. rühm kaotas keskmiselt kaalu, polnud see statistiliselt oluline, sest see oli kõik tänu ühele mehele ja tema mammuti pingutusele.

Selgub, et uus “šokolaadidieet” pole nii tõhus kui me alguses arvasime.

Nüüd olen just kasutanud väga olulist fraasi: statistiliselt oluline. Põhimõtteliselt on see riba, mille me uurimistulemuste jaoks seadisime. Kui nad jõuavad ribast kõrgemale, peetakse neid kõige tõenäolisemaks uuritava asja tõttu - sel juhul narkootikumi või elustiili sekkumise tõttu. Põhimõtteliselt see, et ravi toimis.

Kui nad ei jõua baari, siis arvame, et kõik tulemused, mis me nägime, on tõenäoliselt juhuslikud ja ravi ei andnud tulemusi.

See on üsna oluline baar.

Ja kuuldes olete üllatunud, on see täiesti meelevaldne.

Mis on oluline?

Statistilise testi läbiviimisel tuleb tavaliselt välja see, mida nimetatakse tõenäosusväärtuseks või p-väärtuseks. See on arv nulli ja ühe vahel, mis annab meile teada, kui tõenäoline oli, et meie katses täheldatud tulemus oli juhuslik. Kõrge p-väärtus tähendab, et igasugune erinevus rühmade vahel oli tõenäoliselt häbe; madal p-väärtus tähendab, et võime siin millegi kallal olla. Tavaliselt tähendab p-väärtus alla 0,05, et teie tulemused on statistiliselt olulised.

Teisisõnu, 0,05 on riba, millest ma varem rääkisin.

Selles baaris pole jooke, ainult segatud metafoorid ja kurbus.

Kuid probleem on selles, et 0,05 on täiesti suvaline arv. Võiks öelda 0,04 või 0,06 - see ei muudaks tegelikult midagi. Pidage meeles: see on lihtsalt tõenäosuse mõõt, et tulemused olid juhuslikud.

Kui ma ütlen, et midagi on statistiliselt olulist, siis ma ütlen, et kõik erinevused minu uuringus osalenud rühmade vahel polnud tõenäoliselt juhuslikud. Seal on efekt.

Oletame, et tegin oma katse ja leian statistiliselt olulise erinevuse 1. ja 3. rühma vahel: 1. rühm kaotab katse kuue kuu jooksul 100 grammi rohkem kaalu. Meie p-väärtus on hämmastavalt madal, 0,000001.

Kõlab nagu hea uudis, eks?

Kliiniline tähtsus

Seega oleme läbinud esimese testi: teame, et erinevus, mida näeme, on tõenäoliselt tingitud ravimist, mida me 1. rühmale anname. Statistiline test ütleb nii!

Kuid see pole ainus olulisuse tüüp.

Statistiline tähtsus seisneb selles, kas üks asi põhjustas teise. Kliiniline tähtsus on sellel, kas me hoolime. Kas on oluline, kas suudame mõnel inimesel kaotada 100 grammi kaalu? Kas see on väärt mõne järgneva kuu, aasta või isegi ülejäänud elu jooksul narkootikumide võtmist?

Mis siis, kui ma ütleksin teile, et see põhjustab ka migreeni, iiveldust ja eksistentsiaalset anggi?

Niisiis, kui ma ütlen, et minu uus ravim on kliiniliselt oluline, siis ütlen ma tegelikult seda, et ma arvan, et sellest saadav kasu kaalub üles kõrvaltoimed. Ma ütlen, et see muudab teie tervist piisavalt, et arst võiks olla huvitatud selle väljakirjutamisest ja te võiksite seda tegelikult oma raviks kasutada.

Tegelikult on kliiniline tähtsus ainus, millest hoolime.

Üks suurepärane näide on erinevus meeste ja naiste aju vahel. Hiljuti leiti tohutult uuringus statistiline erinevus meeste aju töö osas võrreldes naistega mõnes võtmepiirkonnas. Kuid nad leidsid ka, et sarnasused kaaluvad erinevused üles ja lõpuks ei olnud meeste ja naiste vahel kliinilisi erinevusi.

Tähtsusetu tähtsus.

Asi on selles, et saate teha uuringu ja leida statistilisi erinevusi, kuid kui te ei tea, kas need erinevused on kliiniliselt olulised, siis mängite ainult numbritega. Selle uuringu teadlased ei osanud mehe ajust naise juurest teada anda, kui nad ei teadnud varem, milline neist on, sest statistiliselt olulised erinevused aktiivsuses ei tähendanud midagi, mida nad oma töös tegelikult kasutada võiksid.

Kuid kui loete uudislugu teadusartikli kohta, ei kuule te kunagi kliinilise tähtsuse nüansse. Kas mäletate kõiki neid hirmutavaid lugusid ibuprofeeni ja südameatakkide kohta? Ibuprofeeni võtmise ja südameinfarkti vahel on tegelikult teada statistiliselt oluline seos. Ainus probleem on see, et enamiku jaoks on riski suurenemine väga väike - see on statistiliselt oluline, kuid mitte kliiniliselt oluline.

See läheb ka teist teed: mõõduka joomise ja mitte suremise vahel on statistiliselt oluline seos. Ainus probleem on see, et erinevus on väike ja seletatav tõenäoliselt muude teguritega, nii et pole põhjust hakata iga päev klaasi veini libistama.

Peaaegu iga artikkel, mida olete kunagi lugenud teaduspakkumiste statistika kohta, nagu nad midagi tähendavad.

Liiga sageli nad seda ei tee.

Tähelepanu olulisus

Õpingute osas on raske teada saada. Kliiniline tähtsus on asi, mille mõistmiseks on sageli vaja meditsiinilist kraadi ja aastaid koolitust.

Kuid on mõned asjad, millele saate tähelepanu pöörata.

Kui absoluutse toime suurus on väike, välja arvatud juhul, kui see on tõesti tõsine sündmus (näiteks surm), on kliinilise tähtsuse tõenäosus piiratud. Kui tulemus, millest inimesed räägivad, on ainult tangentsiaalselt seotud tegeliku tervisega (näiteks söödud jäätise kogus), on hea võimalus, et tulemused ei räägi teile tegelikult teie elust eriti palju.

Kui olete kunagi tõeliselt mures, pöörduge arsti poole. Põhjusel on, et täielik kvalifikatsioon võtab peaaegu kümme aastat.

Mõnikord pole see värk lihtsalt nii lihtne.