{"id":378,"date":"2011-10-05T14:57:55","date_gmt":"2011-10-05T14:57:55","guid":{"rendered":"http:\/\/www.simferweb.net\/blog\/?p=378"},"modified":"2011-10-11T06:24:43","modified_gmt":"2011-10-11T06:24:43","slug":"riabilitazione-analisi-dati-e-lampioni","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.simferweb.net\/blog\/2011\/10\/riabilitazione-analisi-dati-e-lampioni\/","title":{"rendered":"Riabilitazione, analisi dati e lampioni. Ovvero quando la statistica dice che le cicogne portano i bambini (p=0.008)"},"content":{"rendered":"

Ci sono tre tipi di bugie: le bugie piccole, le bugie grandi e la statistica. Si dice che questa frase l’abbia detta Benjamin Disraeli, primo ministro britannico del XIX secolo. Ma la statistica ha poco a che fare con la verit\u00e0 o con le bugie. La statistica ha a che fare con la probabilit\u00e0. Non \u00e8 una differenza da poco,
\n\"\"<\/a>soprattutto se si pensa che neanche una mente illuminata come Einstein riusciva ad accettare di buon grado la meccanica quantistica basata su principi probabilistici invece del vecchio rigore deterministico della fisica classica. Tant’\u00e8 che l’uomo che con la sua relativit\u00e0 aveva demolito la meccanica di Newton afferm\u00f2 con forza \u201cDio non gioca a dadi\u201d. Come a dire che un evento fisico o accade o non accade, non che probabilmente pu\u00f2 accadere o meno.<\/p>\n

Chi fa ricerca in clinica sa per\u00f2 che deve utilizzare la statistica, calcolare le probabilit\u00e0, piuttosto che usare la matematica. Gi\u00e0 perch\u00e9 i pazienti sono esseri umani e ci sono troppo fattori da tenere sotto\u00a0controllo perch\u00e9 con loro funzionino leggi deterministiche. Pensiamo a chi somministra i questionari sulla qualit\u00e0 della vita ai pazienti: non escluderei che uno studio fatto in inverno e uno in primavera portino a risultati diversi solo per il fatto che quando fuori \u00e8 una bella giornata ci si sente tutti un po\u2019 meglio. Questo ha spesso messo la statistica alla berlina, da Woody Allen (\u201cil 94.5% delle statistiche \u00e8 sbagliato\u201d) a Trilussa (che arguiva l’azzardo di calcolare la media su distribuzioni bimodali…).C’\u00e8 stata di recente una piccola disputa sul prestigioso giornale scientifico americano Stroke, a cui il mio gruppo ha partecipato, che \u00e8 esemplare per affrontare il delicato tema dell’analisi dati in riabilitazione. Uno dei pi\u00f9 importanti ricercatori nel campo della riabilitazione, Bruce Dobkin, ha pubblicato sul suddetto giornale un articolo relativo ad un interessante metodo di valutazione del cammino dei pazienti nell’ambiente di vita quotidiano. Il metodo, basato sull’uso di accelerometri posti alla caviglia, era una sorta di holter motorio. Per validare questo metodo, Dobkin ed il suo gruppo hanno usato il coefficiente di correlazione di Pearson (il famoso R). Il mio gruppo ha pubblicato sullo stesso giornale una lettera in cui si commentava questo articolo sottolineando che il coefficiente di Pearson misura la forza di una correlazione (per altro solo quella lineare), non l\u2019agreement rispetto ai valori veri (per farlo Dobkin e colleghi avrebbero dovuto riportare il coefficiente angolare e il termine noto della retta di regressione, nonch\u00e9 utilizzare l\u2019approccio di Bland e Altman), n\u00e9 la ripetibilit\u00e0 (avrebbero dovuto usare l\u2019intra-class correlation coefficient), tantomeno per valutare se esistono relazioni causali. Nella nostra lettera a Stroke abbiamo concluso citando un articolo di Matthew che aveva intitolato un suo articolo pubblicato su Teaching Statistics \u201cStorks deliver babies (p=0.008)\u201d, ovvero le cicogne portano i bambini, con tanto di valore di p altamente significativo da un punto di vista statistico. Con questo titolo ironico voleva mostrare quanto a volte si sopravvaluta il significato della correlazione. Per farlo aveva calcolato la correlazione tra il numero di cicogne e il numero di neonati in 17 paesi europei, trovando un risultato statisticamente significativo (p=0.008, per l\u2019appunto). Ovviamente il trucco c’\u00e8, ed \u00e8 anche abbastanza banale: paesi piccoli (pensiamo al Belgio) avranno meno cicogne e meno neonati di altri pi\u00f9 grandi (come la Francia ad esempio). Avesse confrontato topi e neonati avrebbe probabilmente ottenuto lo stesso risultato, ma il titolo del suo articolo sarebbe stato decisamente meno accattivante. In realt\u00e0, la storia che il numero di cicogne si correli con quella del numero dei bambini \u00e8 tanto vecchia quanto vera, ma per un altro motivo. Se c\u2019\u00e8 un neonato, i genitori riscaldano maggiormente la casa. E le cicogne prediligono i tetti caldi per fare i nidi. \u00c8 il fattore \u201ccalore\u201d il trucco non detto quando si dice che le cicogne portano i bambini.<\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

Questi aneddoti dovrebbero mettere in guardia il medico-ricercatore quando deve trarre delle conclusioni dai risultati statistici. E non entriamo nel campo della furbizia, quando si vuole dimostrare qualcosa usando tutte le armi della statistica: dai grafici tagliati o mostrati da particolari prospettive alla scelta del test statistico a posteriori, per finire con la scelta degli outlier (dati che vengono eliminati perch\u00e9 considerati \u201cstrani\u201d, tradotto a volte vuol dire: tolti perch\u00e9 ci rovinavano quello che volevamo dimostrare).<\/p>\n

L\u2019altra faccia della medaglia \u00e8 quando la statistica non \u00e8 usata al massimo della sua potenza. Forse proprio per paura di venire tacciati come quelli che interrogano talmente tanto i dati da fargli confessare quello che vogliono sentirsi dire. Facciamo un esempio banale, di natura riabilitativa. Dei pazienti vengono sottoposti ad un training riabilitativo per il cammino e voglio vedere se alla fine la loro velocit\u00e0 di cammino \u00e8 significativamente aumentata. Ho solo un gruppo, test-retest: posso applicare il test t di Student accoppiato. Il mio software a questo punto mi chiede a quante code e quasi tutti rispondono 2, perlopi\u00f9 perch\u00e9 sono abituati cos\u00ec. Ma se la mia domanda \u00e8 davvero \u201c\u00e8 aumentata?\u201d (e non \u201c\u00e8 cambiata?\u201d) allora posso selezionare 1 coda, raddoppiando la potenza del mio test statistico. Ovvero raddoppiando la possibilit\u00e0 di trovare una differenza significativa.<\/p>\n

Tornando alla disputa su Stroke, Dobkin ha avuto modo di controbattere, ringraziandoci per i consigli statistici. Ed ha concluso con quella che mi sembra una buona morale della storia: i clinici, prima di analizzare i dati\u00a0 (o prima di darli ad uno statistico), dovrebbero avere chiare in testa le domande a cui vogliono rispondere e quali sono le ipotesi sul tavolo, altrimenti rischiano di fare degli annunci simili a quelli di un politico in campagna elettorale. D\u2019altronde, per usare le parole proprio di un politico come Benjamin Disraeli, con cui abbiamo cominciato questa dissertazione, il rischio \u00e8 spesso quello di usare la statistica come un ubriaco usa il lampione: non per illuminare, ma come sostegno.<\/p>\n

Marco Iosa *
\n* Clinical Laboratory of Experimental Neurorehabilitation
\nFondazione Santa Lucia I.R.C.C.S.<\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Ci sono tre tipi di bugie: le bugie piccole, le bugie grandi e la statistica. Si dice che questa frase l’abbia detta Benjamin Disraeli, primo ministro britannico del XIX secolo. Ma la statistica ha poco a che fare con la verit\u00e0 o con le bugie. La statistica ha a che fare con la probabilit\u00e0. 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