Unità precedente Sommario Unità successiva Quaderno di Epidemiologia * prof. Ezio Bottarelli

cap 5.4Cap. 5. Dalla associazione alla causalità

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Significatività statistica e causalità

OBIETTIVI:

- illustrare alcuni principi di base utili quando si effettua un confronto

- considerare l'utilità di un test di significatività statistica


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Attraverso un semplice esempio, in questa Unità ti prospetto i rischi che si corrono quando si effettuano confronti, e introduco il concetto di «significatività statistica». È una Unità preparatoria, in quanto si accenna ad argomenti che verranno trattati più in dettaglio nelle Unità successive in questo stesso Capitolo.

Immagina di aver effettuato un esperimento su due piccoli gruppi di animali (ossia due  + Cap. 9, Unità 1 - Scopi del campionamento campioni) allo scopo di mettere a confronto l'efficacia di due farmaci nella terapia di una certa malattia.

Epidemiologia veterinaria: significatività statistica e causalità

In pratica, hai reperito un certo numero di animali ammalati, e ne hai trattati alcuni con il farmaco A e altri con il farmaco B. I dati che hai ottenuto depongono per una maggiore attività di A:

Epidemiologia veterinaria: significatività statistica e causalità

Ora, prima di concludere che A è davvero migliore di B (dove «davvero» significa che A è migliore di B non solo sul tuo campione, ma anche sulla tua «popolazione di interesse», ossia su tutti gli animali che sono e saranno affetti da quella malattia), devi riconsiderare criticamente il tuo esperimento. Infatti, A può essere apparso migliore di B nel tuo esperimento, anche se in realtà non lo è.

Le ipotesi da avanzare sono tre, riassunte nello schema che segue:

Epidemiologia veterinaria: significatività statistica e causalità

 

In particolare, l'ipotesi (1), se verificata, è frutto di una "colpa" dello sperimentatore, che ha selezionato un campione NON  ? rappresentativo della popolazione oggetto dello studio. Un campione non rappresentativo si dice distorto (o affetto da «bias», dall'inglese  ? bias=distorsione). Ovviamente un campione distorto fornisce risultati non affidabili.

ESEMPIO 1. Nel tuo esperimento, i cani trattati con A potevano essere più giovani e in migliori condizioni generali (quindi più portati a guarire, magari anche spontaneamente) rispetto a quelli trattati con il farmaco B.

ESEMPIO 2. In uno studio sullo stato vaccinale dei cani di una certa regione, esamini un campione costituito dai cani presentati per una visita in ambulatorio; tuttavia, questo campione non è rappresentativo della popolazione canina, in quanto non comprende i randagi o quelli male accuditi dal proprietario e che quindi non vengono mai né vaccinati né sottoposti a visita veterinaria.

L'ipotesi (2) chiama in causa il caso e la variabilità biologica (che viene trattata Cap. 7, Unità 1 - Variabilità biologica e distribuzione di frequenza altrove). Pensa di eseguire di nuovo, però su altri animali, l'esperimento sull'efficacia dei due farmaci già fatto: sei sicuro che otterresti gli stessi risultati? No, appunto perché nell'andamento dell'esperimento si inseriscono fattori diversi, noto e ignoti, dovuti appunto al caso.

Per isolare l'effetto del caso, e quindi per escludere l'ipotesi (2), devi ricorrere alla statistica, applicando un test che ti permetta di verificare la «significatività» dei tuoi risultati.

AFTER HOURS: Quando i dati parlano da soli

NELLA PROSSIMA UNITÀ:
finalmente mettiamo in pratica quanto finora appreso: infatti, attraverso un esperimento simulato viene illustrato passo-passo come effettuare uno dei più semplici test statistici (il test del chi-quadrato), allo scopo di verificare l'esistenza di una associazione confrontando due percentuali. Viene mostrato anche il meccanismo razionale su cui il test medesimo si basa.

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