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Un intervallo di confidenza è più di una linea che indica la significatività statistica. Leggerlo insieme ai limiti clinicamente rilevanti quando si valutano la precisione della stima e l’intervallo delle dimensioni dell’effetto compatibili con i dati secondo le ipotesi analitiche dichiarate.
Definire il quesito e le ipotesi
Identificare prima la misura dell’effetto e la sua direzione. Un rapporto e una differenza hanno valori nulli diversi. Spiegare come è stato calcolato l’intervallo e quali ipotesi utilizza. Se si applica una soglia di importanza clinica, giustificarla indipendentemente dai risultati e distinguerla dal limite statistico di effetto nullo.
Esempio di studio ipotetico
In uno studio ipotetico, la differenza media favorisce un braccio, ma l’intervallo comprende sia effetti piccoli sia effetti importanti. Il gruppo evita di classificare il risultato come beneficio certo o assenza certa di effetto. Presenta insieme stima, incertezza e ulteriori informazioni necessarie per una decisione.
Verifiche di revisione del disegno
- Confermare misura dell’effetto, unità, direzione e valore nullo pertinente.
- Esaminare se l’intervallo consenta interpretazioni cliniche sostanzialmente diverse.
- Riportare il metodo di calcolo e la popolazione inclusa nell’analisi corrispondente.
Documentare la decisione e i suoi limiti
L’interpretazione accettata non si riduce a un singolo valore di p e non descrive l’intervallo come la gamma degli esiti di ogni futuro partecipante. Intervalli ampi possono segnalare informazioni limitate; intervalli stretti non eliminano il bias sistematico. Discutere errori di misurazione, follow-up mancante e limiti del disegno accanto alla stima numerica.
Domande frequenti
- Includere il valore nullo significa che non vi è effetto?
- No. Diverse dimensioni dell’effetto possono restare compatibili con i dati.
- Un intervallo stretto garantisce accuratezza?
- No. Precisione e assenza di bias sono proprietà diverse.