8. Siguranța toleranței

În aceste studii, determinarea deviației standard nu este importantă în sine, ci servește doar ca referință. Este un fel de parametru obligatoriu care se blochează ca o coloană într-un test statistic.

În partea anterioară a seriei noastre, am văzut cum să calculăm intervalul de încredere al valorilor estimate, limitând astfel, de exemplu, magnitudinea populației necunoscute (cu o fiabilitate dată) a unui indicator de impact. Este precisă, deoarece este cel mai adesea măsurată pe baza efectului mediu (deși metoda probei, adică testul statistic, compară media cu un alt parametru, deviație standard sau eroare standard). În aceste studii, determinarea deviației standard nu este importantă în sine, ci servește doar ca referință. Un fel de parametru obligatoriu care se blochează ca o coloană într-un test statistic (parametru deranjant).

Cu toate acestea, pentru o persoană care ia medicamente, nici măcar nu include efectul mediu împodobit cu un interval de încredere prea multa informatie. Parafrazându-l pe Karinthy („Marea epidemie s-a încheiat. Ura, doar eu am murit azi!”): „A fost descoperit un medicament excelent pentru boala mea. Am colectat și am învățat că nu sunt o persoană obișnuită ”. (Suspiciunea care apare uneori cu privire la medicamentele generice se bazează și pe faptul că acestea trebuie să fie doar „medii” la fel ca medicamentul original.)

Dacă cunoaștem un indicator de efect distribuit în mod normal a media populației și abaterea standard, atunci putem spune exact ce procent din populație aparține unui anumit interval. De exemplu, dacă un produs de scădere în greutate are ca rezultat o scădere medie în greutate de 5 kg și abaterea standard a reducerilor este de 2 kg, atunci 95% dintre consumatorii de droguri vor avea o scădere în greutate mai mare de 1 kg și mai mică de 9 kg. La calcularea punctelor finale ale intervalului, abaterea standard nu mai este o coloană, ci un parametru complet. Dar putem calcula cu această metodă numai dacă cunoaștem valoarea „reală” a parametrilor pentru populație.

De cele mai multe ori, însă, cunoaștem doar o valoare, estimată dintr-un eșantion, în loc de cea reală (deși „ghicim” și intervalul presupus al valorii adevărate). Dacă din valorile estimate calculăm, intervalul menționat anterior, care conține date pentru 95% din populație, poate fi determinat numai prin „marjă”. În această indemnizație, așa-numitul. eroare completă trebuie să luăm în considerare, care include eroarea standard atât a mediei, cât și a abaterii standard. În cele din urmă, putem spune acest tip de rezultat: există o probabilitate de 90% ca 95% din populație să piardă în greutate între -1 kg și 11 kg. Acest interval - aparent definit de unghii - este intervalul de toleranță. De asemenea, include două procente: nivelul de toleranță (90 la sută în exemplul nostru) și conținutul sau rata de acoperire (95 la sută în exemplul nostru).

Cu toate acestea, definiția complexă este a apar adesea în viața de zi cu zi acoperă conceptul. Dacă sculptați un scaun de tâmplărie, intenționați să îl faceți cel mai probabil confortabil pentru majoritatea oamenilor. Cuantificat: există șanse de 95% ca oamenii să fie buni până la 99%. Adică, se ajustează la înălțimile oamenilor, mai exact la intervalul de toleranță de 95 la sută al înălțimilor cu acoperire de 99 la sută (deși cu greu va spune acest lucru la locul de muncă).

Trecând la exemple biostatistice, așa se determină, de exemplu, a limita normală pentru valorile de laborator. Măsurătorile sunt luate pe un eșantion dintr-o populație sănătoasă și apoi se calculează valorile finale ale intervalului de toleranță de 95% cu o acoperire de 99% - acestea vor fi limite normale. În cazul studiilor cu medicamente, aceasta ar fi, de asemenea, metoda cea mai liniștitoare pentru studiile de siguranță în laborator, deși utilizarea sa nu a fost încă stabilită.

Un principiu similar se aplică standardelor de siguranță pentru carnea și laptele animalelor destinate consumului uman și altor teste de asigurare a calității pentru a verifica bunătatea măsurătorilor.

Ușor mai îngust decât intervalul de toleranță este așa-numitul. intervalul de predicție, care oferă acoperirea unui anumit procent din populație nu cu o probabilitate dată, ci pe o bază medie. Dacă s-au prelevat multe eșantioane din aceeași populație și s-a calculat procentul eșantionului într-un interval dat pentru fiecare eșantion, media procentelor astfel obținute ar îndeplini criteriul de acoperire (în timp ce pentru un interval de toleranță de 95%, 95 la sută din probele ar îndeplini același criteriu).

Dacă este îndeplinit un criteriu pentru viitor pentru o populație mare (considerată infinită) - de ex. pentru toți viitorii consumatori de droguri - cel mai probabil doriți să știți, apoi a abordarea intervalului de toleranță este cea mai bună. Dacă vrem să oferim același criteriu numai pentru o populație mai mică și finită (de exemplu, 5 din 6 persoane vor pierde în greutate mai mult de 2 kg), atunci este suficient intervalul de predicție numara).

Importanța acestor intervale este cunoscută de mult în științele ingineriei, dar gama de aplicații biostatistice abia începe să se extindă în ultima vreme.