Istotność statystyczna

„Istotny” brzmi jak „ważny”. W statystyce to słowo ma jednak węższe znaczenie i nie mówi samo w sobie, czy pacjent odczuje jakąkolwiek różnicę.

Jak czytać badania

Redakcja Właściwości · Sprawdzono 4 września 2026

Nakładające się papierowe koła i lupa jako metafora niepewności porównania.
Ilustracja poglądowa wygenerowana z użyciem AI.

Co to znaczy

Istotność statystyczna opisuje wynik testu przy przyjętym progu. Nie jest miarą wielkości ani praktycznego znaczenia efektu.

Co mówi wartość p?

Wartość p opisuje, jak nietypowe byłyby uzyskane lub bardziej skrajne dane przy założeniu badanego modelu, zwykle obejmującego brak różnicy. Nie jest prawdopodobieństwem, że hipoteza jest prawdziwa, ani szansą, że wynik „powstał przypadkiem”. 1

Próg nie zamienia niepewności w pewność

Badacze często przyjmują próg 0,05. Wyniki tuż po jego obu stronach nie stają się przez to radykalnie odmienne. Sprawdź wielkość efektu, przedział ufności i sposób przeprowadzenia analizy. Duża próba może wykryć niewielką zmianę, a mała nie wykazać różnicy wartej dalszego badania. 1

Pułapka dwóch osobnych testów

Wyobraź sobie dwa porównywane preparaty. Po jednym wynik zmienia się istotnie, po drugim nie. Nadal trzeba bezpośrednio porównać zmiany między grupami. Same dwa różne werdykty testów nie dowodzą przewagi pierwszego preparatu. 2

Co warto zapamiętać?

Pytaj nie tylko „czy istotne?”, lecz także „jak duża jest różnica i jak dokładnie ją oszacowano?”. Brak istotności nie dowodzi równości, a istotność nie jest automatycznym zaleceniem leczenia. 1

Zobacz na przykładzie:

Omega-3 u dzieci z insulinoopornością: czego dowiodło badanie?

Źródła i opracowanie

To niezależne omówienie po polsku, a nie tłumaczenie publikacji. Zakres zmian: wybór faktów, uproszczony język, własne przykłady i wskazówki do lektury. Autorzy źródeł go nie zatwierdzali.

  1. 1. American Statistical Association (ASA). Statement on Statistical Significance and P-Values (2016).

    Nie potwierdzono otwartej licencji tego dokumentu. Własne objaśnienie zasad statystyki, bez kopiowania tekstu.

  2. 2. J. Martin Bland, Douglas G. Altman. Comparisons within randomised groups can be very misleading (2011).

    Nie potwierdzono otwartej licencji. Samodzielne omówienie problemu metodologicznego.

Informacje pomagają zrozumieć pojęcia i badania; nie zastępują indywidualnej oceny lekarskiej.

Czytaj dalej

Wszystkie hasła słownika →