Il valore di P-value. Incertezza statistica e rilevanza sanitaria

Abstract

Background: Il valore P è ampiamente utilizzato come indice statistico riassuntivo dei risultati scientifici. Sfortunatamente, c’è una diffusa tendenza a dicotomizzare il suo valore in “P<0.05” (definito come “statisticamente significativo”) e “P>0.05” (“statisticamente non significativo”), con l’implicazione che nel primo caso il risultato sia “positivo” (cioè che la associazione – negativa o positiva che sia – esista) e “negativo” nel secondo. Obiettivo: Mostrare i limiti e la inappropriatezza di un tale approccio per la valutazione dei fattori di rischio occupazionali e ambientali. Metodi: Vengono presentati esempi sull’uso distorto del valore P e delle conseguenze negative di questo visione “bianco o nero”. Risultati: La rigida interpretazione del valore P come una dicotomia favorisce la confusione tra rilevanza sanitaria e significatività statistica, scoraggia il pensiero critico e distoglie l’attenzione da ciò che realmente conta, la rilevanza sanitaria. Discussione: Un modo molto migliore di esprimere e comunicare i risultati scientifici consiste nel riportare le stime dell’effetto (ad esempio, rischi, rapporti fra rischi o differenze tra rischi) e i loro intervalli di confidenza, che insieme sintetizzano e forniscono sia la rilevanza per la salute sia l’incertezza statistica. Sfortunatamente, molti ricercatori non considerano l’intero intervallo, ma esaminano solo se esso contiene oppure no il valore nullo, in questo modo degradando questa procedura alla stessa dicotomia del valore P (significatività statistica o no). Conclusioni: Quando si riportano i risultati statistici di ricerche scientifiche, presentare le stime di effetto con i loro limiti di confidenza e non qualificare il valore P come “significativo” o “non-significativo”.