Ecco una rottura:
1. Osservazione e misurazione:
- Gli scienziati raccolgono dati attraverso esperimenti o osservazioni.
- Questi dati vengono analizzati per identificare potenziali differenze tra gruppi o condizioni.
2. Significato statistico:
- I test statistici vengono utilizzati per determinare la probabilità di osservare la differenza osservata per caso.
- Viene calcolato un valore p, che rappresenta la probabilità di ottenere i risultati se non vi era alcuna differenza reale.
- Un valore p al di sotto di una certa soglia (in genere 0,05) è considerato statisticamente significativo, indicando una bassa probabilità che la differenza sia dovuta al caso.
3. Vera differenza:
- Se una differenza è statisticamente significativa, suggerisce una "vera differenza" tra i gruppi o le condizioni.
- Ciò significa che la differenza osservata è probabilmente dovuta a un effetto autentico, non a fluttuazioni casuali.
Esempio:
- Immagina uno studio che studia l'efficacia di un nuovo farmaco.
- I ricercatori confrontano un gruppo che riceve i farmaci con un gruppo di controllo che riceve un placebo.
- Trovano una differenza statisticamente significativa nel miglioramento dei sintomi tra i gruppi.
- Ciò indica che il farmaco ha un effetto "reale" sui sintomi, al di là di ciò che ci si aspetterebbe per caso.
Considerazioni importanti:
- Il significato statistico non implica necessariamente un significato pratico. Una differenza statisticamente significativa potrebbe essere piccola e non significativa nelle applicazioni del mondo reale.
- L'interpretazione della "vera differenza" dovrebbe essere considerata insieme ad altri fattori, come dimensioni dell'effetto, dimensioni del campione e progettazione dello studio.
In conclusione, "vera differenza" nella scienza significa una differenza statisticamente significativa tra gruppi o condizioni, suggerendo un effetto autentico oltre la variazione casuale.
