Анализ данных

Клиническая и статистическая достоверность. Статис­тический анализ не может подтвердить или опровергнуть правоту экспериментальной гипотезы. Он только показывает вероятность того, что гипотеза верна. Если статистический анализ показывает, что вероятность того, что различия между группами были вызваны случайной вариацией, составляет менее 5% (р < 0,05), гипотеза счи­тается верной (или, согласно процедуре, отрицательная форма ги­потезы не верна).

Существует много возможных источников ошибки в статисти­ческом анализе. В клинических исследованиях наиболее вероятная ошибка возникает при применении статистики, основанной на нормальном распределении, к серии данных, которые не распреде­лены согласно этой колоколовидной кривой. Неправильно приме­ненная статистика дает неправильные значения вероятности, кото­рые могут привести к неправильной интерпретации данных. Други­ми словами, плохая статистика приводит к плохим выводам. Транс­формация данных до их статистического анализа (путем перевода каждой величины в логарифм) может сделать обычную статистику нормального распределения (параметрическую) более приемле­мой. Однако многие исследования требуют статистики, не осно­ванной на нормальном распределении (непараметрической).

Ортодонтия — это отличный пример клинической области, в которой теоретическая и практическая базы значительно измени­лись за последние 25 лет. Тот же прогресс наблюдался и в статисти­ке. Поэтому применение t-тестов для статистического анализа в клиническом исследовании равноценно использованию золотых коронок и дуг в лечении — не неправильно, но не самое лучшее, что можно сделать. Современный клиницист должен подозрительно относиться к результатам исследований, основанных на поверхно­стном статистическом анализе. К счастью, клинические журналы все чаще и чаще требуют от автора статьи адекватного статистичес­кого анализа. Однако к остальной неконтролируемой информации (например в Интернете) следует относиться с осторожностью.

Важно помнить, что статистическая и клиническая значи­мость — это не одно и то же. Тесты на статистическую достоверность отвечают на вопросы типа: «Вероятно ли, что различия между этими группами случайны?» Клиническая достоверность спрашивает: «Имеет ли это значение для результата лечения?» Иногда исследова­ния показывают статистически достоверные различия, которые не имеют никакой клинической значимости. Например, изучение раз­меров нижней челюсти после стимуляции роста и без лечения прак­тически никогда не показывает различий в конечном размере челю­сти (табл. 8-1). В некоторых публикациях различия статистически достоверны, в других — недостоверны. Вопрос в том, являются ли различия в I—2 мм при общем размере челюсти 12 см клинически значимыми (т.е. связаны ли они с лечением), а также что было бы, если бы они были таковыми. Ответ на вопрос «Можно ли стимули­ровать рост нижней челюсти?» должен быть основан на величине изменений, а также на данных статистического анализа. И ответ, скорее всего, будет следующим: «Если можно, то не намного».

Таблица 8-1