Testowanie hipotez w statystyce medycznej (cz. 1)

Analityka statystyczna sprzyja weryfikacji, tj. potwierdzaniu lub obalaniu, pewnych przyjętych hipotez. Nie inaczej jest także w zakresie statystyki medycznej - tutaj również proces analiz pozwala odnosić się do brzmienia rozpatrywanych hipotez, a jego ogólny schemat przedstawić można następująco, w postaci 5 kluczowych etapów:

• formułowanie hipotezy zerowej oraz przeciwnej do niej hipotezy alternatywnej, która podlegać będzie badaniu i weryfikacji;
• gromadzenie danych do analizy;
• oszacowanie wartości określonej dla hipotezy zerowej tzw. statystyki testu;
• porównanie uzyskanej wartości statystyki testu z wartościami wykazanymi w znanych rozkładach prawdopodobieństwa;
• interpretacja wyników i wyciagnięcie wniosków.

Podstawowe kwestie z dziedziny statystyki, z których to czerpie statystyka medyczna w zakresie testowania hipotez omówione zostaną pokrótce w dalszej części opracowania.

Definiowanie hipotez

Jak podczas typowych badań statystycznych, tak i analizy o charakterze medycznym sprowadzają się do testu hipotezy zerowej (H₀), która zakłada na ogół brak oddziaływania/zachodzenia rozpatrywanego zjawiska w badanej populacji. Gdy hipoteza ta nie jest prawdziwa - siłą rzeczy zachodzi hipoteza alternatywna (H₁) - odnosi się one co do zasady bezpośrednio do teorii, która zamierzamy objąć badaniem i jest przeciwieństwem hipotezy H₀.

Uzyskiwanie statystyki testowej i wartości „p”

Weryfikacja hipotez wymaga uzyskania dla nich tzw. statystyki testu - odbywa się to w oparciu o zgromadzone dane liczbowe i podstawienie ich do wzoru zdefiniowanego dla używanego testu. Odzwierciedla on co do zasady siłę zawartego w zabranych danych dowodu statystycznego przeciwko przyjętej hipotezie zerowej (H₀) - większą wartość utożsamia się zwykle z silniejszym dowodem.

Co istotne, dostępne statystyki testowe wpisują się w powszechnie stosowane rozkłady częstości. Pole w ogonach rozpatrywanego/rozpatrywanych rozkładów prawdopodobieństwa, łączące w swoisty sposób wartość uzyskanej ze statystyki testu z samym rozkładem, jest tzw. wartość „p”. Definiuje się ją jako prawdopodobieństwo otrzymania wyników w sytuacji, gdy założona hipoteza zerowa jest prawdziwa.

Z reguły im  mniejsza wartość „p”, tym silniejszy jest dowód za odrzuceniem hipotezy zerowej - za dowód wystarczający przyjmuje się wartość „p” na poziomie niższym niż 0,05, co daje wyniki o istotności rzędu 5% (wartość „p” większa lub równa 0,05 nie stanowi powodu do odrzucenia hipotezy zerowej - wyniki określamy jednak jako nieistotne na poziomie 5%). Należy jednak mieć na uwadze, że wybór pułapu 5% (0,05) uważa się za arbitralny - w sytuacji groźnych następstw odrzucenia/przyjęcia hipotezy zerowej (mowa wszak o problematyce medyczne i zdrowiu oraz życiu ludzkim), możemy domagać się by statystyka medyczna opierała się o silniejsze dowody, tj. ustalenia wartości „p” na poziomie 0,01 lub 0,001.

Testowanie nieparametryczne

Korzystanie z znanych rozkładów prawdopodobieństwa, któremu podlegają zebrane dane,  określa się jako testowanie parametryczne. W sytuacji, gdy zadane dane nie spełniają założeń tego typu testów, odwołać się należy do testów nieparametrycznych, które mają zastosowanie niezależnie od postaci rozkładu. Ten typ testów jest szczególnie ważny w przypadku prób mało licznych lub ujęcia danych w postaci „kategorialnej”.

Mając do wyboru nie tylko różne formy test, ale i same testy, warto przemyśleć, który z nich użyć - wybór uzależnia się zasadniczo o od projektu badawczego, typu zadanej me innej i samego rozkładu częstości.

Przedział ufności

Kolejnym ważnym zagadnieniem w testowaniu hipotez, jakie uwzględnia statystyka medyczna w procesie analiz, jest kwestia przedziału ufności. Są one nierozerwalnie złączone z testowaniem hipotez, gdyż kwantyfikują interesujące analityka wyniki i pozwalają na uzyskanie ich klinicznych aplikacji. W swoisty sposób przedziały ufności określają wiarygodność uzyskanych wyników - jeżeli hipotetyczna wartość wyniku wykracza poza przyjęty przedział ufności, świadczy to o jego niskiej wiarygodności i prowadzi do odrzucenia hipotezy zerowej H₀.

Błędy w testowaniu hipotez

Tytułem podsumowania, nawiązując do przedziałów ufności czy przyjęcia wartości „p”, zasygnalizować należy, że przyjęcie lub odrzucenie hipotezy zerowej/alternatywnej może być błędne. Wątek ten omówiony zostanie w odrębnym opracowaniu, warto jednak wskazać, że błędy takie mogą wykazywać kilka rodzajów:

• błąd pierwszego rodzaju to odrzucenie hipotezy zerowej, gdy w rzeczywistości jest on a prawdziwa;
• błąd drugiego rodzaju to nieodrzucenie hipotezy zerowej w sytuacji, gdy jest ona nieprawdziwa.

Każdy z tych błędów wymaga odpowiedniej procedury postępowania w sytuacji jego wykrycia.

Czytaj część drugą artykułu

Tagi