MO] ISHRANE

skoro nemogu}e, ~ak i kada biste imali savr{en skup ispitanika,
neograni~eno vreme i neograni~ena nov~ana sredstva.
Zbog ovih pote{ko}a, vr{imo istra`ivanja koriste}i vi{e razli~itih
strategija. U nekim slu~ajevima procenjujemo da li pretpostavljeni
uzrok izaziva pretpostavljeni efekat posmatraju}i i mere}i razlike koje
ve} postoje izme|u razli~itih grupa ljudi. Mogli bismo da posmatramo
i usporedimo dru{tva koja koriste razli~ite koli~ine masti, a zatim da
posmatramo da li ove razlike odgovaraju sli~nim razlikama u stopama
raka dojke ili osteoporoze ili neke druge bolesti. Mogli bismo da posmatramo
i usporedimo navike pri ishrani ljudi koji ve} imaju obo ljenje
sa uporednom grupom ljudi koji nemaju tu bolest. Mogli bismo da
posmatramo i uporedimo stope bolesti iz 1950. godine i stope bolesti
iz 1990. godine, a zatim da posmatramo da li bilo kakve promene u
stopama bolesti odgovaraju promenama ishrane.
Pored posmatranja onoga {to ve} postoji, mogli bismo da izvr{imo
eksperiment i namerno uti~emo na hipoteti~ki tretman kako bismo
videli {ta }e se desiti. Me{amo se u eksperiment, na primer, kada
testiramo bezbednost i efikasnost lekova. Jednoj grupi ljudi se daje
lek, a drugoj grupi placebo (neaktivna supstanca sli~nog izgleda).
Me|utim, uticanje na ishranu je daleko te`e, naro~ito ako ljudi nisu
ograni~eni na klini~ku sredinu, jer se onda moramo oslanjati na sve
ispitanike da se verno pridr`avaju odre|enih na~ina ishrane.
Vr{e}i istra`ivanja posmatranjem i intervencijom, po~injemo da
skupljamo nalaze i procenjujemo dokaze za ili protiv odre|ene
hipoteze. Kada teret dokaza favorizuje ideju u tolikoj meri da se vi{e
ne mo`e uverljivo negirati, isti~emo ideju kao verovatnu istinu. Na ovaj
na~in ja iznosim argument za ishranu u korist celovite biljne ishrane.
Nastavljaju}i sa ~itanjem shvati}ete da }e oni koji tra`e apsolutan
dokaz za optimalnu ishranu u jednom ili dva istra`ivanja biti
razo~arani i zbunjeni. Me|utim, ube|en sam da }e oni koji tragaju za
istinom o vezi ishrane i zdravlja razmatraju}i te`inu dokaza iz niza dostupnih
istra`ivanja biti zapanjeni i odu{evljeni. Postoji nekoliko ideja
koje treba imati na umu pri utvr|ivanju te`ine dokaza, uklju~uju}i
naredne ideje.
Korelacija nasuprot uzro~nosti
U mnogim istra`ivanjima }ete prona}i da se re~i korelacija i asocijacija
koriste za opisivanje odnosa izme|u dva faktora, mo`da ~ak
ukazuju}i na odnos tipa uzroka—i—efekta. Ova ideja je istaknuta u
Kineskom istra`ivanju. Promatrali smo da li postoje obrasci veza
izme|u razli~itih ishrana, na~ina `ivota i karakteristika bolesti u okviru
istra`ivanja 65 okruga, 130 sela i 6.500 odraslih osoba i njihovih
porodica. Ako je unos proteina, na primer, vi{i me|u populacijama
koje imaju vi{u stopu raka jetre, mo`emo da ka`emo da izme|u
pojave raka jetre i proteina postoji pozitivna korelacija; kada jedno
raste, raste i drugo. Ako je unos proteina vi{i me|u populacijama koje
imaju malu stopu raka jetre, mo`emo da ka`emo da izme|u raka jetre
i proteina postoji inverzna korelacija. Drugim re~ima, dva faktora se
kre}u u suprotnom smeru; kada jedan raste, drugi opada.
U na{em hipoteti~kom primeru, ako je protein u korelaciji sa brojem
slu~ajeva raka jetre, to ne dokazuje da proteini prouzrokuju ili
spre~avaju rak jetre. Klasi~an primer ove pote{ko}e je da zemlje sa
ve}im brojem telefonskih stubova ~esto imaju ve}i broj slu~ajeva
sr~anih oboljenja, kao i mnogih drugih bolesti. Prema tome, izme|u
telefonskih stubova i sr~anih bolesti postoji pozitivna korelacija. Ali
ovo ne dokazuje da telefonski stubovi izazivaju sr~ana oboljenja.
Ustvari, korelacija se ne mo`e izjedna~iti za uzro~no{}u.
To ne zna~i da su korelacije beskorisne. Kada se pravilno protuma~e,
korelacije se mogu efektivno koristiti za prou~avanje odnosa
ishrane i zdravlja. Kinesko istra`ivanje, na primer, sadr`i vi{e od
8.000 statisti~ki zna~ajnih korelacija, a ovo je ogromna vrednost.
Kada je tako puno korelacija, kao {to su ove, dostupno, istra`iva~i
mogu da zapo~nu sa utvr|ivanjem obrazaca veza izme|u ishrane,
na~ina `ivota i bolesti. Ovi obrasci nam, zauzvrat, ukazuju kako
ishrana i zdravstveni procesi, koji su neobi~no slo`eni, zaista deluju.
Me|utim, ako neko `eli dokaz da pojedina~an faktor prouzrokuje pojedina~an
ishod, korelacija nije dovoljno dobra.
Statisti~ka zna~ajnost
Mogli biste da pomislite da je odre|ivanje da li izme|u dva faktora
postoji korelacija ili ne o~igledno - ili postoji ili ne. Me|utim, to
nije slu~aj. Kada razmatrate veliku koli~inu podataka, morate da
izvr{ite statisti~ku analizu kako biste utvrdili da li izme|u dva faktora
postoji korelacija. Odgovor nije “da ili ne”. Radi se o verovatno}i, koju
nazivamo statisti~ka zna~ajnost. Statisti~ka zna~ajnost predstavlja
meru da li je opa`eni eksperimentalni efekat zaista pouzdan ili se jav -
lja samo usled slu~aja. Ako bacite nov~i} tri puta i on svaki put padne
na glavu, verovatno je u pitanju slu~ajnost. Ako bacite nov~i} sto puta
i svaki put padne na glavu, mo`ete biti prili~no sigurni da nov~i} ima
glave na obe strane. To je koncept u pozadini statisti~ke zna~ajnosti
— to je {ansa da je korelacija (ili drugi nalaz) realna, da ne predstavlja
nasumi~ni slu~aj.
Za nalaz se ka`e da je statisti~ki zna~ajan ako postoji manje od
5% verovatno}e da se javlja usled slu~aja. To zna~i, na primer, da
postoji 95% {ansi da }emo dobiti isti rezultat ako se istra`ivanje
ponovi. Ovaj odse~ak od 95% je proizvoljan, ali svejedno predstavlja
42 43