יש עולם סודי שכנראה מעולם לא שמעת עליו. זה נמצא מתחת לכל טענה שקראת אי פעם, כל כותרת שהפצירה את "המדע!" לעברך כשחלפת על פני. העולם הזה הוא הסיבה שחיסנתם, מדוע אתם נוטלים איבופרופן בגלל כאבים ודלקת, ואפילו מדוע אינכם יכולים לקבל גלולות למניעת הריון ללא מרשם ברוב המדינות.

אני מדבר כמובן על עולם הסטטיסטיקה.

נתונים סטטיסטיים של גוגל על ​​הסטטיסטיקה: nerdfest האולטימטיבי.

לומד סטטיסטיקות

תאר לעצמך שאתה עושה מחקר בנושא ירידה במשקל. יש לך, למשל, שלוש קבוצות של אנשים: 1, 2 ו- 3. קבוצה 1 נוטלת סם. קבוצה 2 עוברת התערבות באורח חיים. קבוצה 3 היא בקרת פלצבו - הם לא עושים כלום. בסוף המחקר, יש לך מאות ואפילו אלפי מספרים. אתה יכול להשוות ביניהם די בקלות - לבדוק את האמצעים והמדינים - אבל כל זה באמת אומר לך זה שיש כמה הבדלים. יתכן שהם לא חשובים; הם עשויים להיות באקראי. מה אם היה לך אדם אחד בקבוצה 2 שהתחיל ב -400 קילו והוריד 300, אבל שאר האנשים בעצם עלו כמה קילו? סביר להניח שיש לך ירידה כללית במשקל, אבל באמת שהתערבות אורח החיים שלך עובדת רק עבור בחור אחד.

הזן נתונים סטטיסטיים.

מה שהסטטיסטיקה בעצם מאפשרת לך לעשות ברפואה היא להשוות תוצאות מקבוצות שונות ולגיד אם השונות עשויה להיות בגלל הניסוי שלך או סתם מקריות. אז אתה משווה שוב את שלוש קבוצות האנשים שלך ומגלה שבזמן שקבוצה 2, בממוצע, איבדה משקל, זה לא היה מובהק סטטיסטית מכיוון שהכל נבע מאותו בחור אחד והמאמץ הממותי שלו.

מסתבר ש

עכשיו פשוט השתמשתי בביטוי חשוב מאוד: מובהק סטטיסטית. זה בעצם הרף שקבענו לתוצאות מחקר. אם הם מעל לרף, הם נחשבים ככל הנראה בגלל הדבר שאתה בודק - במקרה זה, התרופה או התערבות אורח החיים. בעיקרון, שהטיפול עבד.

אם הם לא מגיעים לבר, אנו אומרים כי כל התוצאות שראינו נובעות כנראה מהמקרה והטיפול לא הצליח.

זה רף די חשוב.

ותופתעו לשמוע, זה שרירותי לחלוטין.

מה חשוב?

כאשר אנו מבצעים מבחן סטטיסטי, אנו בדרך כלל מוצאים את מה שמכונה ערך הסתברות, או ערך p. זהו מספר שבין אפס לאחד שנותן אינדיקציה לגבי הסבירות שהתוצאה שצפינו בניסוי שלנו נבעה מקריות. ערך p גבוה פירושו שכל הבדל בין הקבוצות היה ככל הנראה פליק; ערך p- נמוך פירושו שאנחנו עשויים להיות במשהו כאן. בדרך כלל, ערך p מתחת ל- 0.05 פירושו שהתוצאות שלך הינן מובהקות סטטיסטית.

במילים אחרות, 0.05 הוא הרף עליו דיברתי קודם.

בבר זה אין משקאות, אלא רק מטאפורות ועצב.

אבל הבעיה היא ש 0.05 הוא מספר שרירותי לחלוטין. אפשר לומר 0.04, או 0.06 - זה לא באמת ישפיע. זכרו: זהו רק מדד לסיכוי שהתוצאות היו במקרה.

אם אני אומר שמשהו הוא מובהק סטטיסטית, אני אומר שההבדלים בין הקבוצות במחקר שלי כנראה לא נבעו מקריות. יש שם השפעה.

נניח שאני עושה את הניסוי שלי ומגלה הבדל מובהק סטטיסטית בין קבוצה 1 לקבוצה 3, כאשר קבוצה 1 מאבדת 100 גרם יותר משקל במהלך ששת חודשי הניסוי. ערך ה- p שלנו נמוך באופן מדהים, 0.000001.

נשמע כמו חדשות טובות, נכון?

חשיבות קלינית

אז עברנו את הבדיקה הראשונה: אנו יודעים שההבדל שאנו רואים הוא ככל הנראה בגלל התרופה שאנו נותנים לקבוצה 1. המבחן הסטטיסטי אומר כך!

אבל זה לא סוג המשמעות היחיד.

המשמעות הסטטיסטית נוגעת לשאלה האם דבר אחד גרם לדבר אחר. המשמעות הקלינית היא אם אכפת לנו. האם משנה אם נוכל לגרום לאנשים מסוימים להוריד 100 גרם משקל? האם כדאי לקחת תרופה למשך החודשים, השנים או אפילו להמשך חייהם?

מה אם הייתי אומר לך שזה גם גרם למיגרנות, בחילה וחרדה קיומית?

לכן, אם אני אומר שהתרופה החדשה שלי היא משמעותית קלינית, מה שאני באמת אומר זה שאני חושב שהיתרונות שהיא מביאה עולים על תופעות הלוואי. אני אומר שזה משנה את מצב הבריאות שלך כדי שרופא עשוי להיות מעוניין לרשום אותו, ואולי בעצם תרצה להשתמש בו לטיפול שלך.

למעשה, המשמעות הקלינית היא היחידה שאכפת לנו ממנה.

דוגמא אחת נהדרת היא ההבדל בין מוחם של גברים ונשים. מחקר ענק מצא לאחרונה הבדל סטטיסטי בין פעולת מוחם של גברים לעומת נשים בכמה אזורי מפתח. עם זאת, הם גם מצאו כי הדמיון עולה על ההבדלים, וכי בסופו של דבר אין הבדל קליני בין גברים לנשים.

משמעות לא משמעותית.

העניין הוא שאתה יכול לעשות מחקר ולמצוא הבדלים סטטיסטיים, אבל אלא אם אתה יודע אם ההבדלים האלה הם משמעותיים קלינית, כל מה שאתה עושה זה לשחק עם מספרים. החוקרים במחקר זה לא יכלו לספר את מוחו של גבר ממקור של אישה אלא אם כן הם ידעו מראש איזה מהם היה, מכיוון שההבדלים המשמעותיים סטטיסטיים בפעילות לא תורגמו למשהו שהם יכולים להשתמש בפועל בעבודתם.

אבל כשאתה קורא סיפור חדשות על מאמר מדעי, לעולם לא תשמע על הניואנס של המשמעות הקלינית. זוכר את כל הסיפורים המפחידים האלה על איבופרופן והתקפי לב? יש למעשה קשר ידוע מובהק סטטיסטית בין נטילת איבופרופן לבין התקף לב. הבעיה היחידה היא שרובנו הגידול בסיכון הוא קטן מאוד - הוא מובהק סטטיסטית, אך לא מובהק קלינית.

גם זה הולך לכיוון השני: יש קשר מובהק סטטיסטית בין שתייה מתונה ללא גסיסה. הבעיה היחידה היא שההבדל הוא קטן ומסביר ככל הנראה על ידי גורמים אחרים, כך שאין סיבה להתחיל להסתובב כוס יין כל יום.

כמעט כל מאמר שתקראו אי פעם על מדע מצטט נתונים סטטיסטיים כאילו הם מתכוונים למשהו.

לעתים קרובות מדי, הם לא.

חשיבות לאיתור

קשה לדעת מה חשוב בכל מה שקשור ללימודים. משמעות קלינית היא דבר שלעתים קרובות דורש תואר רפואי ושנים של הכשרה כדי להבין כראוי.

אבל יש כמה דברים שאתה יכול להשגיח עליהם.

אם גודל האפקט המוחלט הוא קטן, אלא אם כן מדובר באירוע רציני באמת (כמו מוות), רוב הסיכויים שהמשמעות הקלינית מוגבלת. אם התוצאה שאנשים מדברים עליה קשורה רק באופן מהותי לבריאות בפועל - למשל, כמות הגלידה שנאכלת - יש סיכוי טוב שהתוצאות לא ממש מספרות לך הרבה על חייך.

אם אתה באמת מודאג, לכי לפנות לרופא. יש סיבה שלוקח כמעט עשור להיות כשיר במלואו.

לפעמים הדברים האלה פשוט לא כל כך קלים.