{"id":654,"date":"2020-03-17T16:29:24","date_gmt":"2020-03-17T15:29:24","guid":{"rendered":"https:\/\/www.statsimprove.com\/it\/?p=654"},"modified":"2020-03-17T16:29:24","modified_gmt":"2020-03-17T15:29:24","slug":"il-peggior-errore-di-interpretazione-che-puoi-fare-con-un-p-value-0-05","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.statsimprove.com\/it\/2020\/03\/17\/il-peggior-errore-di-interpretazione-che-puoi-fare-con-un-p-value-0-05\/","title":{"rendered":"Il peggior errore di interpretazione che puoi fare con un p value < 0.05"},"content":{"rendered":"<p>Tra le misure statistiche, il p value \u00e8:<\/p>\n<ul>\n<li>quella a cui si rivolge maggiore attenzione;<\/li>\n<li>quella allo stesso tempo peggio interpretata.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Non voglio per\u00f2 discutere in questo post tutti gli errori di valutazione del p value (lo far\u00f2 in un altro post).<\/p>\n<p>Di questi <em>misunderstanding<\/em> vorrei prenderne uno, <strong>quello che maggiormente secondo me ha impatto sulla comprensione di quanto studiamo attraverso i nostri esperimenti<\/strong>.<\/p>\n<p>Premetto che si tratta anche di un errore che commetto io stesso nel momento in cui mi ritrovo a dover semplificare l&#8217;interpretazione dei risultati delle analisi, soprattutto quando ho a che fare con persone che sanno poco o niente di statistica.<\/p>\n<p><strong>Partiamo e prendiamo il pi\u00f9 classico degli esempi: stai testando il farmaco A contro il farmaco B.<\/strong><\/p>\n<p><strong>Conduci il tuo test di efficacia e ottieni un p value di 0.04<\/strong>.<\/p>\n<p>Siccome avevi impostato il tuo livello di significativit\u00e0 statistica al 5%, il tuo test \u00e8 significativo visto che p \u00e8 inferiore a 0.05.<\/p>\n<p><strong>Fantastico.<\/strong> Ma ora devi fare molta attenzione a come interpreti questo valore nella pratica.<\/p>\n<p><strong>L\u2019errore secondo me pi\u00f9 grave \u00e8 sostenere che:<\/strong><\/p>\n<p><em>\u201cil mio p value di 0.04 mi dice che io ho il 4% di probabilit\u00e0 di commettere un errore nel rigettare l\u2019ipotesi nulla, cio\u00e8 che il Farmaco A e il Farmaco B abbiano uguale efficacia\u201d.<\/em><\/p>\n<p>In altri termini di correre un rischio del 4% di avere il tuo esperimento, il tuo test, &#8220;falsamente positivo&#8221;.<\/p>\n<p>Detto ancora in altri termini: se tu ti ritrovi al bar dell\u2019ospedale con il tuo collega di un altro reparto sbagli di grosso se gli dicessi. \u201c<em>sai Giovanni, ho provato il Farmaco B e funziona meglio del Farmaco A, ma ho il 4% di probabilit\u00e0 di sbagliarmi<\/em>\u201d.<\/p>\n<p><strong>Falso. Not true. Bullshit.<\/strong><\/p>\n<p>Non \u00e8 cos\u00ec.<strong> La probabilit\u00e0 di errore, cio\u00e8 di avere un esperimento falsamente positivo \u00e8 ben pi\u00f9 alta di quanto indicato dal tuo p value e qualcuno gi\u00e0 da tempo l\u2019ha stimata<\/strong>.<\/p>\n<p>Ad esempio in <a href=\"http:\/\/www.dcscience.net\/Sellke-Bayarri-Berger-calibration-of-P-2001.pdf\">Selke et al.<\/a> del. 2001,<strong> per un p value di 0.01 \u00e8 stimato una probabilit\u00e0 di falsa positivit\u00e0 del 15% circa<\/strong>. <strong>Con un p value di 0.05 arriviamo addirittura a una probabilit\u00e0 di errore del 50% circa<\/strong>. Queste cifre possono variare a secondo di alcune caratteristiche dell&#8217;esperimento come il sample size o come la prevalenza dell&#8217;effetto studiato, ma penso tu abbia capito l&#8217;entit\u00e0 di quanto si sta discutendo.<\/p>\n<p><strong>Queste cifre <\/strong>di probabilit\u00e0 di errore sono considerevoli e, secondo me, <strong>andrebbero discusse sempre nelle conclusioni degli articoli scientifici.<\/strong><\/p>\n<h1>Ma allora nella pratica cosa ci dice un p value significativo?<\/h1>\n<p>Alla fine, quello che devi avere ben chiaro \u00e8 che quando conduci un esperimento, come ad esempio l\u2019efficacia di un farmaco come dicevamo sopra, l\u2019interpretazione pratica che dovresti dare quando ottieni il tuo bel p value &lt;0.05 \u00e8 :<\/p>\n<p><strong>\u201cok, forse questo farmaco funziona. Forse. Continuiamo ad indagare\u201d.<\/strong><\/p>\n<p><strong>Per renderci conto ancora meglio, \u00e8 come se andassimo a farci un dosaggio del glucosio<\/strong> ematico e scoprissimo di avere una glicemia compatibile con diagnosi di diabete, ma quel test potrebbe essere un falso positivo nel 15% dei casi.<\/p>\n<p>Con un test di questo tipo \u00e8 chiaro che il test tu lo voglia ripetere prima di cominciare a iniettarti insulina.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tra le misure statistiche, il p value \u00e8: quella a cui si rivolge maggiore attenzione; quella allo stesso tempo peggio interpretata. Non voglio per\u00f2 discutere in questo post tutti gli errori di valutazione del p value (lo far\u00f2 in un altro post). 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