MO] ISHRANE - Maturski Seminarski Diplomski

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
43