Referenţi ştiinţifici - Muzeul Judeţean Satu Mare

Satu Mare – Studii şi Comunicări Ştiinţele Naturale -– Vol. VI (2005)
EVALUAREA ERORILOR ÎN INFERENŢA STATISTICĂ A DATELOR MEDICALE
Vladimir BACÂREA 1, Tudor CĂLINICI 2, Anca BACÂREA 1, Monica TARCEA 1,
Cosmin Moldovan 1, Marius MĂRUŞTERI 1
1 - UMF Tg. Mureş, 2 -UMF „Iuliu Haţieganu” Cluj Npoca
Rezumat
Pentru a stabili noi tratamente, noi teste diagnostice sau pentru evaluarea unor probleme de sănătate publică
sunt necesare studiile clinice. Rezultatele obţinute prin astfel de studii trebuie însă aplicate pentru populaţia
generală. Metoda statistică care permite generalizarea unui indicator calculat pe un lot de studiu spre populaţia
ţintă din care acest lot a fost selecţionat se numeşte inferenţă statistică.
Ca orice metodă cu fundamentare matematică şi statistică, inferenţa nu exclude prezenţa erorilor. Erorile sunt
de două tipuri tip I (α) şi tip II (β). Există o similaritate între aceste tipuri de erori şi ratele false pozitivă şi
negativă ca parametrii ai unui test diagnostic. Practic, se poate realiza o paralelă între parametrii unui test
diagnostic şi erorile inferenţei statistice pentru o mai bună înţelegere a inferenţei. Continuând analogia puterea
testului este similară cu valoarea predictiv pozitivă.
În concluzie, este important de menţionat că erorile α, β şi puterea unui test statistic sunt caracteristici ale
acestuia în circumstanţele în care ipoteza de studiu este adevărată sau falsă şi nu probabilităţi care să descrie
valorile variabilelor populaţionale de studiat.
Summary
In order to establish new treatments, diagnosis test or to evaluate a public health event is necessary to
conduct clinical studies. The outcome obtained from these studies needs to be applied in general population.
The statistical method which allows this generalization from sample to population is called hypothesis testing.
As any other statistic method hypothesis testing can not exclude errors. There are two types of errors: Type I
(α) and Type II (β). An analogy between those errors and diagnosis tests parameters can be established. False
positive rate is similar with Type I error, false negative rate is similar with Type II error and positive
predictive value with power.
In conclusion we can say that type I (α), type II (β) and power are statistic test characteristics, if hypothesis is
true or false, and not probabilities which describes the values of variables studied.
Datele provenite din prelucrarea statistică descriptivă
a unui eşantion poartă denumirea de estimatori.
Aceştia au proprietatea de a aproxima parametrii
populaţionali care trebuie apreciaţi. Există două
condiţii importante pentru a putea trage concluzii
populaţionale pe baza datelor obţinute prin
prelucrarea datelor calculate pe eşantionul studiat:
- Reprezentativitatea cantitativă
- Reprezentativitatea calitativă
Transferarea semnificaţiei estimatorul spre parametrul
populaţional se realizează prin aplicarea inferenţei
statistice. Este practic stabilirea probabilistică a
valorilor parametrilor populaţionali pornind de la date
obţinute prin studiul unei părţi restrânse a populaţiei
de studiu (populaţie ţintă). Modalitatea de aplicare a
inferenţei statistice implică testarea ipotezelor. [5,7, 16]
Toate studiile medicale, fie trial clinic pentru
medicament nou, fie studii în care se compară două
metode terapeutice sau se determină existenţa unei
legături între factori de risc şi boală, încep cu o
întrebare de cercetare. În scopul de a răspunde acestei
întrebări, datele sunt obţinute dintr-un eşantion extras
din populaţia ţintă a studiului. [1, 10, 15]
Ipoteza emisă de întrebarea de cercetare este în mod
uzual o afirmaţie, o propoziţie declarativă, ipoteza de
cercetare, care postulează existenţa unei diferenţe
între două grupuri sau lipsa acesteia, o asociere sau
lipsa acesteia între un factor de risc şi boală, etc.
Ipoteza de cercetare provine dintr-o presupunere, din
studiu bibliografic sau din observaţii preliminare.
Dacă rezultatul provenit din studiul unui eşantion
poate fi, sub rezerva unor erori acceptabile, consistent
cu ipoteza de cercetare atunci ea este acceptată ca
fiind valabilă în populaţia generală. În caz contrar ea
este respinsă. [16]
Eşantionul, chiar reprezentativ calitativ şi cantitativ,
din cauza variaţiei de includere a elementelor, nu
poate reprezenta populaţia ţintă ca întreg. În
consecinţă se poate afirma că existenţa unor diferenţe
sau asocieri descoperite, pot fi datorate, întâmplării.
Probabilitatea ca un rezultat obţinut prin studiul unui
eşantion să fie datorat şansei se poate calcula
matematic prin inferenţă statistică.
Testarea ipotezelor permite cercetătorului să
cuantifice riscul ca întâmplarea să fie cea care duce la
apariţia unor rezultate incorecte pentru populaţia
generală (ţintă). [4, 5, 17]
Testarea ipotezelor prin inferenţă statistică urmează 5
etape distincte:
Etapa 1. Formularea problemei de cercetat în termenii
ipotezelor statistice. În această etapă se stabileşte
ipoteza nulă (H0), care este ipoteza de testat. În
acelaşi timp, prin negarea acesteia, se statuează
ipoteza alternativă (H1). Ipoteza alternativă este
chiar ipoteza de lucru, ipoteza nulă fiind negarea
acesteia.
138