<<
>>

Статистически значимые отличия показателей качества жизни

Статистическая значимость результата представляет собой оцененную меру уверенности в его «истинности» (в смысле «репрезентативности выборки»). Выражаясь техническим языком, р-уровень — это показатель, находящийся в убывающей зависимости от надежности результата.

Более высокий р-уровень соответствует более низкому уровню доверия к найденной в выборке зависимости между переменными. Именно р-уровень представляет собой вероятность ошибки, связанной с распространением наблюдаемого результата на всю популяцию.

Предположим, что получено значение р равное 0,001. Это число означает следующее. Мы отклонили нулевую гипотезу и приняли альтернативную, но есть вероятность, равная 0,001, что мы ошибочно приняли заключение о том, что верна альтернативная гипотеза, тогда как на самом деле верна нулевая гипотеза. Таким образом, р — это вероятность ошибочно отвергнуть нулевую гипотезу при принятии альтернативной.

Как правило, результат р=0,05 является приемлемой границей статистической значимости, однако следует помнить, что этот уровень все еще включает довольно большую вероятность ошибки (5%).

Результаты, значимые на уровне р=0,01, обычно рассматриваются как статистически значимые, а результаты с уровнем р=0,005 или р=0,001 — как высоко значимые. Однако следует понимать, что данная классификация уровней значимости относительно произвольна и является всего лишь формальным соглашением, принятым на основе практического опыта в той или иной области исследования. В случае необходимости может быть задан и более высокий уровень значимости.

2.7.1. Этапы проверки статистических гипотез

При проверке статистических гипотез следует соблюдать следующие основные этапы.

1. Формулирование нулевой и альтернативной гипотезы.

2. Выбор статистического критерия для проверки таких гипотез.

3. Вычисление значения статистического критерия и отвечающего ему достигнутого уровня значимости.

4. Сравнение значения достигнутого уровня значимости с выбранным критическим уровнем значимости (обычно это 5% или 1%) [19].

Таким образом, при выборе методов статистического анализа необходимо учитывать следующие аспекты:

■ тип данных — качественные или количественные;

■ вид распределения — нормальное или отличное от него;

■ необходимость одно- или двусторонних тестов;

■ связанные или несвязанные выборки экспериментальных данных.

Наиболее распространенные статистические критерии, применяющиеся при исследовании КЖ, представлены в таблице 15.

2.7.2. Ошибки при статистической обработке результатов исследования

Ошибки, встречающиеся при статистической обработке результатов исследования КЖ, являются типичными для любых биомедицинских исследований. Ниже представлены наиболее распространенные ошибки при обработке данных исследования КЖ.

1, Чрезмерное увлечение корреляционным анализом (поиск корреляционной зависимости между качественными и количественными признаками).

2. Объединение параметров в группы или факторы на основе анализа величины корреляций между отдельными параметрами без применения собственно методики факторного анализа.

Статистические критерии, применяемые для решения типичных задач при исследовании качества жизни

Признак Дне нозавиг имые Более двух

группы независимых

Параметрические методы

Количественный, Критерий Стьюдента, Дисперсионный

нормальное дисперсионный анализ, критерий

распределение анализ и др. Стьюдента для

множественных сравнений и др.

Непараметрические методы

Одна группа, несколько І.НЧ мнних выборок

Дисперсионный анализ повторных измерений И др.

Одні іруппа,

(вязанные выборки

Критерий Стьюдента для связанных пар и др.

Количественный, распределение отличается от нормального

Методы сравнения долей

Качественный, Критерий j[2, точный

альтернативное критерий Фишера

распределение______________________

Т-критерий Вилкоксо на, критерий знаков, критерий знаковых рангов Вилкоксона

Критерий х2 Критерий

Мак-Нимара

3.

Отсутствие расчета объема выборки или обоснования выполненного количества наблюдений.

4. Неоправданное завышение объема выборки.

5. Подсчет процентных соотношений при малом объеме выборки.

6. Использование методов параметрической статистики (в частности, t-критерия Стьюдента) без проверки условий его применения.

7. Несоответствие методов статистической обработки целям исследования.

Минимизировать неизбежные ошибки исследования можно и необходимо двумя путями: минимизацией систематических ошибок с помощью адекватного дизайна исследования или минимизацией случайных ошибок с помощью корректного статистического анализа.

Обобщая материалы разделов 2.6 и 2.7, следует обратить внимание на следующее:

1. Статистическая обработка данных исследования КЖ основывается на общепринятых методах статистики.

2. Статистический анализ данных о КЖ требует учета особенностей исследования КЖ и связанных с ними подходов к статистической обработке результатов.

3. Проведение статистической обработки данных исследования КЖ требует профессиональной подготовки по биостатистике.

4. Статистически значимые отличия показателей КЖ являются основой для выявления клинически значимых отличий.

<< | >>
Источник: НовикА. А., Ионова Т. И.. Руководство по исследованию качества жизни в медицине. 2-е издание / Под.ред. акад. РАМН Ю.Л.Шевченко,— М.:ЗАО «ОЛМА Медиа Групп»2007. 2007

Еще по теме Статистически значимые отличия показателей качества жизни:

  1. Клинически значимые различия при изучении качества жизни больных
  2. Статистический анализ в исследовании качества жизни
  3. Индивидуальный мониторинг показателей качества жизни
  4. Показатели качества жизни населения Санкт-Петербурга
  5. ДОСТОВЕРНОСТЬ И СТАТИСТИЧЕСКАЯ ЗНАЧИМОСТЬ
  6. Оценка достоверности статистических показателей
  7. Использование исходных статистических показателей при оценке физического развития населения
  8. КАЧЕСТВО ЖИЗНИ
  9. Прогностическое значение параметров качества жизни
  10. « Определение понятия «качество жизни»
  11. Фармакоэкономика и качество жизни
  12. Составляющие концепции качества жизни
  13. Валидация опросника оценки качества жизни
  14. Влияние лечения на параметры качества жизни
  15. Исследование качества жизни в педиатрии
  16. Концепция исследования качества жизни в педиатрии
  17. Исследование качества жизни в онкологии
  18. Исследование качества жизни в пульмонологии