Introduzione

Lo spostamento di attenzione da una pratica ormai ridotta a una serie di comportamenti automatici, l’esecuzione di un test d’ipotesi con il suo corredo di valori di p e risultati statisticamente significativi, all’uso degli intervalli di confidenza richiede che siano affrontati tutti i punti in cui la statistica viene utilizzata nella ricerca epidemiologica. Nelle precedenti rubriche abbiamo cercato di illustrare come trattare l’incertezza campionaria e mostrato come usare la probabilità a posteriori e il suo ruolo nel caso dei confronti multipli (il cosiddetto q-value).1

Discutiamo in questa rubrica del calcolo della potenza e della dimensione dello studio. Si definisce potenza la probabilità di dichiarare significativo un test sotto ipotesi alternativa, ed è il complemento a uno della probabilità di errore di secondo tipo. Per essere calcolata bisogna che sia specificato il livello di significatività e che sia specificata l’ipotesi alternativa.

Nell’impostazione di Neyman-Pearson viene infatti specificato il livello di errore di I tipo (probabilità di dichiarare significativo un test sotto ipotesi nulla) e il livello di errore di II tipo... Accedi per continuare la lettura

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