Rubriche minuti di lettura
A cura di Dolores Catelan, Anniable Biggeri, Fabio Barbone
E&P 2011, 35 (1) gennaio-febbraio, p. 51-52
DOI: —
Biostatistica - Metodi
Riportare e interpretare l’incertezza in uno studio epidemiologico
Reporting and interpreting uncertainty in epidemiological studies
Gli studi epidemiologici hanno quasi sempre un obiettivo scientifico e i dati raccolti vengono analizzati secondo una prospettiva inferenziale per trarre conclusioni generali. Si quantifica (si stima) il parametro di interesse, per esempio una misura di effetto come il rischio relativo, e il grado di incertezza connesso alla stima. Negli articoli vengono riportate la stima e il suo intervallo, che riassume l’informazione sulla precisione della stima stessa (più grande l’intervallo meno precisa la stima e viceversa). In questa nota mostriamo come trattare correttamente la stima intervallare nel contesto di uno studio epidemiologico... Accedi per continuare la lettura
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1.
Questo articolo è scritto in linguaggio tecnico o gergale?
Il linguaggio tecnico si distingue da quello comune per univocità semantica e utilizzo di segni aggiuntivi (termini e simboli). La sintassi dovrebbe rendere minime le problematiche linguistiche.
Se si vuole parlare "al di fuori della cerchia ristretta" bisognerebbe stare molto attenti alle seguenti problematiche linguistiche:
1) rideterminazione semantica di parole del linguaggio comune. Es. Al termine "scambiabilità" viene dato il significato prevalente di equivalenza.
2) rideterminazione semantica di termini appartenenti anche ad altre lingue speciali. Es. il termine "scambiabilità" è utilizzato anche in economia con un significato, ad es., di convertibilità di valore o di un'azione. In questo esempio anche i termini "valore" ed "azione" hanno un significato molto diverso dalla lingua speciale statistica.
3) neoformazioni quasi mai assolute. Ad esempio "frequentista".
4) uso di derivati o sintagmi eponimi (es. "il caso Gaussiano")
5) adozione di forestierismi (es. executive summary)
6) l'impiego di sinonimi dotti non necessari per univocità semantica: i più pericolosi non sono i termini semplici ma le frasi ("possiamo solo approssimativamente riposare su una interpretazione").
7) uso di simboli anche non alfanumerici che possono entrare nella lingua naturale: questo articolo riesce ad evitare questo problema. E' un passo in avanti.
8) uso residuo di definizioni analogiche che mal si prestano alla tendenza a obliterare l'emotività: es. "sfortunatamente nella pratica della ricerca biomedica"
9) uso di tecnícismi collaterali.
Fabio Atzori ne "L'italiano delle scienze: materiali per l'uso" analizza alcune delle caratteristiche della sintassi delle lingue speciali. La sintassi del linguaggio spesso utilizzato in ambito medico da alcuni cultori della statistica non ha i punti di forza di quello di altri linguaggi scientifici, tipicamente con scansione del testo in blocchi di scarsa ampiezza. In questo articolo troviamo numerosi periodi lunghi e sintatticamente convoluti. Questo richiede un processo d'interpretazione linguistico che rende "difficile" sintatticamente il testo.
Qualsiasi testo scientifico dovrebbe soddisfare le condizioni di chiarezza, coerenza, assenza di contraddizioni.
Analizziamo una frase cruciale del testo:
"Il grado d'incertezza è traslato direttamente nell'ampiezza dell'intervallo e ognuno può apprezzare quanto informativi sono i risultati dello studio e le debolezze legate a una piccola dimensione campionaria o alla possibilità di controllare la variabilità del fenomeno in studio nella popolazione".
Segue ora il resoconto di quanto mi è successo dopo averla letta.
Incertezza da stima campionaria? cosa ha a che vedere questo con la possibilità di controllare la variabilità di un fenomeno? si parla di variabilità dell'estimatore nei campioni possibili della popolazione o della variabilità del fenomeno in sé? Questi sono alcuni degli interrogativi che mi sono posto d'istinto appena letta la frase. Per cercare di rispondere girovago nel resto del testo. Quindi perdo il filo del discorso. Pesco nelle mie conoscenze (il processo d'apprendimento nell'adulto funziona integrando i nuovi apporti con le conoscenze acquisite). Penso: se l'intervallo di confidenza serve per le stime campionarie cosa c'entra con gli studi di popolazione? Se ho tutta la popolazione avrò "il valore" non un suo estimatore. Finisco con l'occhio sull'ultima frase del paragrafo precedente. Leggo "qui l'intervallo di credibilità ha un'interpretazione semplice e diretta come intervallo di probabilità". Quindi mi sovvengono le dissertazioni sugli assiomi della "probabilità". Forse i meno semplici delle teorie statistiche.
Mentre sono immerso in questi pensieri mi chiama un amico chirurgo, che mi dice che ha bisogno delle mie "alchimie statistiche" (proprio questo termine usa). Gli fisso un incontro. Quindi torno nei miei pensieri e mi avvolge una sensazione d'inadeguatezza e sconforto. I maestri di Harvard e del Karolinska probabilmente non hanno avuto grandi risultati con me?
Finisco di leggere il testo e, alla fine, noto con stupore che mi viene chiesto se "il testo di questa rubrica è ancora troppo difficile".
Difficile. Sì.
Come era difficile la lettura di Hegel in filosofia. Uno si sente piccolo di fronte all'immensa difficoltà di comprensione della complessa filosofia hegeliana. Però poi, finito il liceo, uno legge Kant, e Shopenhauer, e rimane affascinato dalla loro chiarezza e semplice profondità. E riflette: non è che il problema è come scriveva Hegel e non la mia capacità di capire la "filosofia"?