في أي مجموعة من الناس نتوقع أن نجد
عددًا معينًا من الأمراض والآثار الصحية الضارة والوفيات. يصاب
الناس بالسرطان ، ولهم نتائج سلبية أثناء الحمل ، ويمرضون ويموتون لأسباب مختلفة ،
قد لا نعرف أبدًا بعضها. علماء الأوبئة
الذين يدرسون آثار تعرض معين على مجموعة من الناس لن يحسبوا ببساطة الآثار الصحية
الضارة ، حيث من المتوقع أن يكون لأي مجموعة بعض الآثار الصحية. وبدلاً
من ذلك ، سيبحثون عن عدد مختلف من الآثار الصحية عن المعدل المتوقع (الذي يطلق
عليه أحيانًا الخلفية) للمرض. سيبحث
العلماء عن فرق بين المجموعة التي يُعتقد أنها تعرضت للخطر ومجموعة أخرى من
الأشخاص يعتقد أنهم لن يتعرضوا. هذه هي
العملية المستخدمة في دراسة Love Canal الصحية. يفيد
استخدام الأدوات الإحصائية أحيانًا في تقرير ما إذا كان هناك عدد غير عادي من
الأمراض والوفيات. ومع ذلك ،
أعربت لجنة الخبراء الاستشارية عن مخاوفها (التي يشاركها علماء قسم الصحة) بشأن
فائدة بعض الاختبارات الإحصائية في دراسة قناة الحب. الغرض
من هذه المقالة هو شرح كيف يمكن أن تكون الإحصائيات مفيدة وأيضًا كيف يمكن أن تكون
مضللة في بعض الأحيان ، إلا إذا كنت تعرف نقاط القوة والقيود الخاصة بها.
يعتمد علم الإحصاء إلى حد كبير على
مبادئ الاحتمال. من المرجح
أن تظهر الرؤوس مثل ذيولها على إرم عملة غير متحيزة. يمكن
حساب فرص الحصول على ثلاثة رؤوس متتالية في أي خمس عملات معدنية ؛ هذه
أفكار مفهومة على نطاق واسع. يتم احتساب
فرصة الحصول على رؤوس باستخدام المفاهيم الإحصائية. قد
تحدث النتيجة الفعلية عند رمي العملة كما هو متوقع وقد لا تحدث. بالطريقة
نفسها التي تصف بها هذه العبارات احتمالية حدوث نتيجة معينة ، يمكن للعلماء حساب
مدى احتمالية أن تكون بياناتهم الإحصائية صحيحة ، أو مدى ثقتهم في نتائجهم.
يستخدم كل منا هذه المفاهيم في
حياتنا اليومية. نحن نقدر
الاحتمالات الإحصائية ، مثل العبارة ، "أنا متأكد بنسبة 90٪ أنني تلقيت درجة
النجاح في اختبار الإحصاء الخاص بي." أو ،
"هناك احتمال 30٪ لتساقط أمطار."
في موقف رمي نرد بسيط وصادق ، يتكرر
مرارًا وتكرارًا ، نتوقع أن يظهر كل رقم في حوالي سدس الوقت. لذا
، إذا حصلنا على الرقم "2" 10 مرات من أصل 18 ، فإننا نشك في أن هذا لم
يكن مجرد مصادفة (نتوقع أن يظهر 3 مرات من أصل 18 مرة) ، خاصة إذا كان الشخص الذي
ينتج النرد يراهن على ذلك سيظهر الرقم "2" أكثر من أي رقم آخر! سنكون
أقل ريبة إذا ظهر الرقم "2" 3 مرات من أصل 12 (لأنه من المتوقع 2 مرات
من أصل 12). يبدو أن
ثلاث مرات قريبة بدرجة كافية من القيمة المتوقعة بحيث يمكن أن تكون فرصة حدوث ،
على الرغم من أنها لا تزال أعلى من المتوقع.
يمكن استخدام اختبارات المقارنة
الإحصائية لوصف البيانات التي نلاحظها (في دراسة Love Canal الصحية ،
البيانات هي عدد الوفيات والسرطانات ونتائج الولادة المختلفة). إنها
تساعد العلماء على معرفة مدى الثقة التي يمكن أن يكونوا عليها بشأن ما إذا كانت
النتائج المرصودة مشابهة لما يتوقعونه. إذا كانت
مختلفة بما فيه الكفاية ، فمن غير المحتمل أن تكون بسبب الصدفة ومن ثم يجب على
العلماء البحث عن تفسيرات أخرى. عند استخدام
عبارة "الدلالة الإحصائية" ، فهذا يعني أن الاختلاف من غير المحتمل أن
يكون بسبب الصدفة.
سوف تختلف الثقة في نتائج الاختبار
الإحصائي. تسمى القدرة
على الكشف الإحصائي للفرق عندما يكون الاختلاف موجودًا بالفعل (أي ليس بسبب
الصدفة) قوة الاختبار. سنكون أكثر
ثقة في قولنا أنه من غير المرجح أن يحدث 10 مرات من أصل 18 لرمي الرقم
"2" على نرد صادق دون بعض التدخل. سنكون
أقل ثقة بشأن استنتاج أن طرح "2" 3 مرات من أصل 12 ليس بسبب الصدفة ،
حيث توقعنا 2 من 12 و 3 قريبًا جدًا. تكون القدرة
على اكتشاف الفرق الحقيقي بين النتائج الفعلية والمتوقعة (قوتنا) أكبر بكثير عندما
نلف "2" 10 مرات من أصل 18 مقارنةً عندما نطلق نفس الرقم "2"
3 مرات من أصل 12. كما قد تتوقع ، تكون قوتنا أعلى عندما يكون الفرق بين القيم
الفعلية والمتوقعة أكبر ،
توجد صيغ رياضية لتحديد قوة
الاختبارات الإحصائية. تم استخدام
هذه الصيغة للنظر في القدرة على رؤية فروق ذات دلالة إحصائية في مجموعة دراسة قناة
الحب. بعد إجراء
هذا الحساب ، يشعر العلماء بالقلق من أنهم لا يمتلكون القوة الكافية لرؤية اختلاف
بسيط في بعض النتائج الصحية التي يعاني منها سكان قناة الحب ، حتى لو كان هناك فرق
بالفعل. هناك قوة
منخفضة لاستنتاج ما إذا كانت الاختلافات الصغيرة في بعض النتائج ذات دلالة إحصائية. إنه
مشابه للموت بعد رميه ست مرات بدلاً من 18 ، لكن معظم الرميات أسفرت عن "2". في
اللعبة ، يمكننا ببساطة رمي النرد مرات أكثر لزيادة قوة استنتاجاتنا حول ما إذا
كان النرد "محملًا".
يمكن فعل القليل أو لا شيء لزيادة
القوة في دراسة قناة الحب. لا يمكننا
تغيير المعدل المتوقع للسرطان والوفيات ونتائج الولادة. ولا
يمكننا إجراء تغييرات كبيرة في عدد الملاحظات (الأشخاص الذين عاشوا في قناة الحب)
على الرغم من أننا سنحاول تضمين أكبر عدد ممكن من السكان في الدراسة وجمع أكبر قدر
ممكن من المعلومات حول هؤلاء الأشخاص. علاوة على
ذلك ، لا يمكننا تغيير حجم الاختلاف بين الرقمين (المرصود والمتوقع). باستخدام
الصيغة الرياضية ، اتضح أن لدينا طاقة منخفضة للغاية لاكتشاف الاختلافات الصغيرة
في التأثيرات الصحية الأكثر شيوعًا. ستكون لدينا
قوة جيدة لاكتشاف المعدلات المختلفة للأمراض النادرة نسبيًا ، ورؤية الاختلافات
الكبيرة إذا كانت موجودة. هذا لأنك لا
تتوقع أن ترى الأمراض النادرة في أي مجموعة ،
يشعر سكان قناة الحب السابقون بالقلق
من أن الإحصاءات لن تجد فرقًا حقيقيًا بين مجموعة قناة الحب والمجموعات الأخرى
بسبب القوة المنخفضة للدراسة. كما أنهم
قلقون من أن الإبلاغ عن نتيجة "لا فرق" قد يكون مضللاً. عدم
وجود فرق ، خاصة عندما تكون الطاقة منخفضة ، لا يعني عدم وجود فرق. ومع
ذلك ، فإن الإبلاغ عن عدم وجود فرق قد يكون مضللاً ويؤدي إلى عدم قلق الشخص بشأن
تأثير صحي حقيقي. نحن نتفق ،
ونفكر بالفعل في أفضل طريقة لنشر نتائج الدراسة حتى يتم فهمها بوضوح. بينما
تم اقتراح مناهج مختلفة للتعامل مع هذه المشكلة ، اتفق الجميع في اللجنة على أنه
لا ينبغي لنا الاعتماد على الاختبارات ذات الأهمية الإحصائية كطريقة لتحديد
الاستيراد البيولوجي. معظم، ولكن
لم يشعر جميع الخبراء بضرورة استخدام إحصائيات وصفية أخرى للمساعدة في الإبلاغ عن
البيانات بطريقة مفيدة. سنستخدم هذه
النشرة الإخبارية كوسيلة لمواصلة هذا الحوار مع السكان. نتصور
أن تناقش اللجنة هذا الأمر بشكل أكبر بينما نمضي قدمًا.
لطلب تحليل احصائي التواصل عبر الواتس اب اضغط هنا
ليست هناك تعليقات:
إرسال تعليق