Статистическа срещу клинична значимост
Лекарство, което понижава кръвното ти налягане с 0,5 точки, може да е статистически значимо. Може и да е напълно безполезно.
Статистическа значимост означава, че резултатът вероятно не се дължи на случайност. Тя не казва нищо за това дали резултатът има значение в реалния свят. Изследване със стотици хиляди участници може да засече нищожно малки ефекти — разлики толкова дребни, че нито един пациент не би ги усетил, нито един лекар не би променил лечение заради тях и нито един здравен показател не би се подобрил. Но p-стойността е под 0.05, така че се публикува като „значима находка".
Клиничната значимост е нещо различно. Тя пита: този ефект наистина ли променя нещо в нечий живот? Противораково лекарство, което удължава живота с два дни, е статистически значимо при достатъчно голяма извадка. Но не е клинически значимо. Обратното също е вярно: лечение, което помага драматично на по-малка подгрупа пациенти, може да не достигне статистическа значимост, защото извадката не е била достатъчно голяма — и да бъде отхвърлено като неефективно.
Пропастта между тези две понятия е там, където живеят много от подвеждащите здравни твърдения. Фармацевтични компании, продавачи на добавки и автори на заглавия — всички печелят от объркването. „Статистически значимо" звучи като „доказано, че работи". Не означава това. Когато чуеш, че изследване е намерило „значим" резултат, попитай: значим с колко? Достатъчно, за да има значение за реален човек, или достатъчно само за да мине математически тест?
Препратки
- John Ioannidis — Why Most Published Research Findings Are False (2005)
- Ben Goldacre — Bad Science (2008)