![\"\"](\"https:\/\/www.statsimprove.com\/it\/wp-content\/uploads\/sites\/4\/2019\/04\/Interactions1-1024x735.png\")
<\/p>\nQuando analizziamo dei dati, una delle regole intoccabili che ci vengono insegnate \u00e8 che non bisogna interpretare gli effetti principali quando la loro interazione \u00e8 statisticamente significativa.<\/p>\n
In realt\u00e0 questa regoletta \u00e8, in alcuni casi, una sconveniente semplificazione. Per quanto mi riguarda, infatti, \u00e8 vero il contrario: quando dall’analisi dei tuoi dati emerge un’interazione significativa \u00e8 assolutamente necessario descrivere e dare un’interpretazione di quanto ci dicono gli effetti principali.<\/p>\n
Vediamo due esempi. Nel primo esempio la regoletta risulta essere corretta. Nel secondo esempio invece no.<\/p>\n
Analizziamo il valore di pressione media in relazione all’et\u00e0 in due gruppi: soggetti che si alimentano in modo ipercalorico e soggetti che si alimentano in modo normocalorico.
\nIl tuo endpoint \u00e8 la pressione arteriosa.
\nI due effetti principali sono l’et\u00e0 e il tipo di alimentazione (normo o ipercalorica).<\/p>\n
Otterrai un andamento di questo tipo:<\/p>\n
<\/p>\n
Diciamo che tu ottenga che sono significativi sia gli effetti principali che l’interazione.<\/strong> In questo caso l’effetto principale “et\u00e0” potr\u00e0 risultarti significativo perch\u00e9 il tuo test considerer\u00e0 l’effetto medio del tempo su entrambi i gruppi, e il contributo in questo caso del gruppo “dieta ipercalorica” rende significativo il test. Lo stesso vale per l’effetto principale “tipo di dieta”: esso potr\u00e0 risultare significativo ma solo dopo una certa et\u00e0 (fino a circa quarant’anni, infatti, i due gruppi hanno una pressione del sangue uguale, grazie ai meccanismi di compenso della giovent\u00f9). In questo caso si pu\u00f2 interpretare solo l’interazione: il valore, cio\u00e8, di uno degli effetti principali va interpretato alla luce del valore dell’ altro effetto principale. Stop.<\/strong><\/p>\n Nell’esempio che segue \u00e8 diverso. Gi\u00e0 dalla nascita il fatto di essere affetti o non essere affetti da ipercolesterolemia familiare determina in modo significativo il valore di colesterolo nel sangue. Poi, l’effetto dell’interazione tra la presenza della malattia con l’et\u00e0 pu\u00f2 far aumentare questa differenza (soprattutto se la malattia non viene trattata).
\nHa senso in questo caso interpretare gli effetti principali?<\/strong>
\nNo.<\/strong>
\nLa pressione arteriosa, cio\u00e8, salir\u00e0 solo per una delle due categorie (alimentazione ipercalorica) mentre per le persone che si alimentano in modo normocalorico rimarr\u00e0 stabile per tutta la vita (o aumenter\u00e0 leggermente).<\/p>\n
\nPer questo motivo non \u00e8 interpretabile l’effetto principale “et\u00e0”. L’et\u00e0 incide sul valore di pressione in uno dei due gruppi e non in entrambi.<\/strong><\/p>\n
\nIl tipo di dieta, cio\u00e8, determina la pressione sanguigna ma solo dopo una certa et\u00e0.<\/p>\nEsempio #2: effetti principali interpretabili<\/h1>\n
\nIn questo esperimento abbiamo 2 gruppi: uno di individui affetti da ipercolesterolemia familiare ed un gruppo, invece, di individui senza la malattia.
\nL’endpoint dello studio \u00e8 la colesterolemia monitorata per il corso di tutta la vita.
\nI risultati che otteniamo sono gli stessi del primo esempio: sono significativi sia gli effetti principali (et\u00e0 e gruppo iperolesterolemia\/sani) sia la loro interazione.<\/strong><\/p>\n![\"\"](\"https:\/\/www.statsimprove.com\/it\/wp-content\/uploads\/sites\/4\/2019\/04\/Interactions2-1024x705.png\")
\nQuesto grafico per\u00f2 ci dice chiaramente che l’effetto principale presenza\/assenza della malattia \u00e8 presente lungo il corso di tutto lo studio, indipendentemente dall’et\u00e0<\/em>.<\/strong><\/p>\n
\nQuesto \u00e8 uno scenario in cui l’effetto principale ci da un informazione ben precisa e che va interpretata e comunicata nel momento in cui pubblichiamo i risultati dello studio.<\/strong><\/p>\n