2) менее чем в 3 раза
3) менее чем в 2 раза
4) в 2 и более раз (+)
Достоверность различия между двумя относительными показателями оценивают по коэффициенту достоверности разности: t = |P1 − P2| / mразн, где P1 и P2 — сравниваемые показатели, а mразн — ошибка их разности. Для независимых совокупностей обычно используют формулу mразн = √(m12 + m22). Если полученное соотношение составляет 2 и более, различие считают статистически достоверным; это соответствует приблизительно 95%-ному уровню доверия при нормальном распределении признака.
Таким образом, правильным является критерий превышения разностью собственной ошибки не менее чем в два раза. При t < 2 выявленное расхождение может объясняться случайными колебаниями выборки, поэтому оснований утверждать о различии уровней явления недостаточно. Чем больше объём наблюдений и меньше стандартные ошибки показателей, тем выше вероятность обнаружить истинные различия, однако статистическая достоверность не заменяет оценки их клинической или санитарно-эпидемиологической значимости.
| Соотношение разности и её ошибки | Интерпретация | Статистическое решение |
|---|---|---|
| t < 1 | Разность меньше стандартной ошибки | Достоверных различий нет |
| 1 ≤ t < 2 | Разность сопоставима с ошибкой или лишь немного превышает её | Различие статистически недостоверно |
| t ≥ 2 | Разность не менее чем вдвое превышает ошибку | Различие считают достоверным |
| t ≈ 1,96 | Порог двусторонней проверки при уровне значимости около 0,05 | Практически соответствует критерию t = 2 |
| t ≥ 3 | Разность значительно превышает случайную ошибку | Высокая степень статистической достоверности |
| mразн = √(m12 + m22) | Ошибка разности для независимых относительных показателей | Используется при расчёте коэффициента достоверности |
Коэффициент достоверности позволяет отделить случайное колебание относительных показателей от вероятного реального различия между совокупностями. Оценку следует проводить с учётом однородности сравниваемых групп, корректности расчёта показателей и достаточности числа наблюдений. При малых выборках или отклонении распределения от нормального могут потребоваться точные или непараметрические методы статистического анализа.