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Arrotondamento e precisione nei risultati statistici

Distinguere precisione di calcolo e visualizzazione per presentare risultati coerenti senza alterare le decisioni.

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Foto: Flickr user ipasadelaide (artist: Jennie Groom) · Licenza: CC BY 2.0 · Immagine ritagliata e ridimensionata.
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La precisione della presentazione deve riflettere l’informazione effettivamente sostenuta dai dati. Troppe cifre decimali possono suggerire una certezza artificiale, mentre un arrotondamento eccessivo può nascondere piccole differenze, limiti degli intervalli o una regola decisionale pianificata. Calcolo e visualizzazione richiedono un trattamento coerente ma distinto.

Definire il quesito e le ipotesi

Tenere separati i valori numerici completi dai valori visualizzati. Specificare la precisione usata per applicare le regole decisionali nel codice. Preparare una formattazione coerente per valori di p, stime e intervalli. Valori molto piccoli possono richiedere un limite appropriato anziché uno zero visualizzato. Definire prospetticamente queste convenzioni affinché la formattazione non diventi uno strumento per cambiare l’interpretazione quando i risultati sono noti.

Esempio di studio ipotetico

In una relazione ipotetica, due valori di p che appaiono identici sullo schermo ricevono etichette decisionali diverse. Il gruppo rileva che le decisioni usavano valori non arrotondati, mentre la visualizzazione nascondeva la distinzione. Corregge formattazione e note, anziché alterare retrospettivamente i valori calcolati per ottenere un’etichetta desiderata o una coerenza apparente.

Verifiche di revisione del disegno

  • Separare nell’implementazione la precisione del calcolo numerico dalla precisione di visualizzazione.
  • Verificare esempi vicini alla soglia e valori visualizzati estremamente piccoli.
  • Riconciliare le convenzioni di arrotondamento fra tabelle, figure e affermazioni descrittive.

Documentare la decisione e i suoi limiti

Gli output accettati sono numericamente coerenti e leggibili. Spiegare le discrepanze dei totali dovute all’arrotondamento e verificare se uno zero visualizzato significhi un vero zero. Non ricalcolare le etichette decisionali da stringhe formattate; conservare la tracciabilità dell’analisi effettiva. Cifre aggiuntive non vanno presentate come se eliminassero l’errore di misurazione o l’incertezza del disegno che restano nello studio sottostante.

Domande frequenti

Più decimali rendono un risultato più accurato?
No. Il dettaglio della visualizzazione non migliora la qualità della misurazione o della stima.
Le decisioni devono usare valori arrotondati?
Applicare la regola di calcolo prespecificata; la formattazione non deve cambiare la decisione.

Fonti

  1. EMA — ICH E9: principi statistici e addendum sugli estimand
  2. EMA — ICH E3: relazioni sugli studi clinici