Ardelean, Gavril (szerk.): Satu Mare. Studii şi comunicări. Seria ştiinţele naturale 6. (2005)
Secţiunea medicină şi management
Satu Mare - Studii şi Comunicări Ştiinţele Naturale — Voi. VI (2005) Etapa 2. Alegerea testului statistic şi calcularea statisticii testului. Aplicarea unui test statistic permite calcularea unei valori care poate estima şi confirma, măsura în care Ho este acceptată sau respinsă. Acest fapt implică respingerea sau acceptarea ipotezei alternative. Valoarea retumată de aplicare a testului se numeşte statistica testului care are comportament diferit indicând acceptarea sau respingerea ipotezei nule. Etapa 3. Alegerea regiunii critice. Se referă la stabilirea condiţiilor de comportament a statisticii testului în scopul de a identifica acceptarea sau respingerea ipotezei nule. Pornind de la distribuţia gaussiană a parametrului se descrie o regiune, (un interval) critică în funcţie de care se respinge sau se acceptă Ho. Etapa 4. Stabilirea mărimii regiunii critice. In această etapă, complementară celei precedente, se stabileşte dimensiunea matematică a regiunii critice, în mod concis se stabileşte nivelul de semnificaţie — a, valoarea prag, egală cu mărimea riscului pe care suntem dispuşi să-l asumăm în respingerea ipotezei nule în caz, în care este adevărată. Pentru studii medicale pragul de semnificaţie ales este de obicei 0.05 sau uneori 0.01. Apar pe aceste considerente două tipuri de erori: Tip I - respingerea ipotezei nule deşi este adevărată - eroare care în mod firesc se stabileşte ca prag de semnificaţie a, fiind astfel un risc asumat de respingere a ipotezei nule deşi ea este adevărată. (Spre exemplu se poate concluziona poate concluziona că un tratament nou este eficient deşi nu este). Tip II - acceptarea ipotezei nule deşi este falsă — această şansă se notează cu ß. Etapa 5. Concluzia testului. Sunt trei modalităţi de comparare a ipotezelor: 1. H0 > Hi 2. Ho < Hi 3. Ho^H, Pentru a trage una din aceste posibile concluzii se va compara: 1. Apartenenţa parametrului statistic în regiunea critică de partea stângă 2. Apartenenţa parametrului statistic în regiunea critică de partea dreaptă 3. Apartenenţa parametrului statistic în regiunea critică bilaterală Sinteza concluziilor trase prin aplicarea inferenţei statistice se cuantifică astfel (Tab. 1). Din punct de vedere medical eroarea de tip I este mult mai periculoasă pentru că induce modificări de conduită (tratament, diagnostic, factori de risc, etc.), deşi în mod real nu este necesară nici o modificare. Astfel, pe baza unei concluzii false - eroare tip I, se poate modifica un tratament spre rău, un algoritm diagnostic spre scăderea sensibilităţii şi / sau specificităţii respectiv un factor de risc poate fi considerat factor protector. Din acest motiv eroarea de tip I (altfel spus prag de semnificaţie a) este cea care trebuie decisă de cercetător, având ca semnificaţie probabilitatea ca concluzia care reiese din aplicarea metodei inferenţei satistice spre populaţie, să nu fie aplicabilă sub o valoare impusă (0.05 sau 0.01). [5, 19] Tab. 1 Concluzia testului statistic HO se acceptă HO se respinge Variante posibile HO adevărată HO falsă Corect Eroare tip II Eroare tip I Corect în cazul erorii de tip II, rezultatul fiind considerat fals deşi este real, orice decizie medicală luată pe baza acestei concluzii nu afectează practica medicală. Rezultatul studiului devine astfel inutil dar nu periculos cum se poate întâmpla în cazul erorii de tip I. [14,16] Cuantificarea riscului de eroare în inferenţa statistică Eroarea de tip I = ,/alspozitiv" Se poate face analogie între valorile obţinute prin inferenţa statistică cu rezultatele unui test diagnostic. [9,15,16] Este dovedit că un test diagnostic poate furniza date eronate: pacienţi fără boală pot fi consideraţi pozitivi „fals pozitiv” dar şi pacienţi îndemni pot fi consideraţi bolnavi „fals negativ” (Figura 1). Similar, testul statistic adresează întrebarea: „Valoarea calculată (media) provine dintr-o populaţie unde HO este adevărată sau HI este adevărată”. Ca şi în cazul testului diagnostic răspunsul este dat de regiunea critică unde se vor putea defini rezultate „fals pozitiv” şi „fals negativ” (Figura 2). Putem descrie în cazul valorilor obţinute prin inferenţă ca şi în cazul valorilor obţinute prin aplicarea unui test diagnostic două curbe normale, dar parţial suprapuse. Această suprapunere generează, în ambele cazuri erori, dar permite în acelaşi timp cuantificarea lor. în cazul unui test diagnostic se stabileşte un criteriu de pozitivitate (colesterolul peste 200 indică hipercolesterolemie, etc.). Similar pentru aplicarea inferenţei se stabileşte un criteriu de pozitivitate care este practic valoarea a. 139
