Analisi di uno studio statistico

[lellinho98]

Uno studio ha voluto stabilire la relazione tra i livelli di Proteina C-Reattiva (mg/L) e la sintomatologia depressiva (misurata attraverso la scala psicometrica della Beck Depression Inventory-BDI) su un campione di 120 donne e 120 uomini. L'analisi è stata condotta utilizzando un modello di regressione lineare in cui la Proteina C-reattiva è stata inserita come variabile indipendente e il punteggio BDI come variabile dipendente. I coefficienti di regressione ottenuti sul campione delle donne e su quello degli uomini sono risultati, rispettivamente, 1,74 [I.C.95%: 0,75; 2,75, p-value=0,015] e 2,79 [I.C. 95%: 1,81;3,77, p-value=0.009). I ricercatori concludono affermando che l'effetto del PCR sulla depressione è maggiore nella popolazione degli uomini che in quella delle donne. Cosa c'è di sbagliato nella conclusione dei ricercatori? (Motivare la risposta data)


credo che sia sbagliato dire che l'effetto del PCR è maggiore negli uomini rispetto alle donne in quanto tutti e due i risultati sono plausibili poiché tutti e due i p-value ci permettono di rifiutare l'ipotesi nulla e accettare l'ipotesi dei ricercatori.

[Lo_zio_Tom]

Apparentemente il coefficiente di regressione dei maschi $2.79 in [1.81;3.77]$ è sempre e comunque maggiore di quello delle femmine $1.75 in [0.75;2.75]$ entrambi calcolati con un livello di confidenza del 95%
Ciò che i ricercatori hanno sottovalutato è il livello di significatività dei dati. Il p-value infatti, altro non è che l'errore di prima specie "osservato" che, nelle femmine (1.5%), è inferiore alla soglia di alta significatività $alpha=1%$ mentre nei maschi (0.9%) è compatibile con tale livello.

[lellinho98]

Perché dici che 1,5% è inferiore ad 1%? Quello che non capisco è perché siamo andati a comparare il p-value con un altro $alpha$ quando il nostro era uguale al 5%?

[Lo_zio_Tom]

"Dark knight":Perché dici che 1,5% è inferiore ad 1%?

Premesso che ciò che ho detto è solo una mia opinione in merito al quesito, non mi pare di aver detto una simile sciocchezza. Ho detto che il livello di significatività osservato dell' 1.5% è inferiore alla soglia di "alta significatività" fissata generalmente ad un p-value = 1%

non mi sembra la stessa cosa....(p-value basso -> alta significatività, p-value alto -> bassa significatività).

Come dovresti sapere, in genere si usano le seguenti soglie critiche:

p-value = 1% -> alta significatività del test

1%< p-value < 5% -> test non altamente significativo

p-value = 5% -> test significativo

p-value > 5% -> test non significativo


saluti