NiÐurstöður vísindagreina birtast oft sem umfangsmiklar töflur þar sem fara gjarnan saman ýmiss konar metin tölugildi ( point estimate ) , vikmörk og p-gildi . Ekki er alltaf augljóst hvernig best er að ráða í allar þessar upplýsingar og það er óneitanlega freistandi að hvima hratt yfir og leita að lyklinum : p < 0,05 ! Því miður gengur hann ekki alltaf að lásnum og nauðsynlegt er að gefa náinn gaum að notkun og túlkun p-gilda til að átta sig á þýðingu niðurstaðnanna . Best er að útskýra p-gildi með því að nota dæmi . Setjum sem svo að gerð sé ferilrannsókn ( cohort study ) þar sem tengsl áhættuþáttar X við sjúkdóm Y eru metin með því að reikna hlutfallslega áhættu ( risk ratio ) , sem reynist vera 2,0 ( 95% CI 1,8 - 2,5 ) með p-gildi 0,04 ( p = 4% ) . Metið tölugildi þessarar rannsóknar , hvað varðar hlutfallslega áhættu , bendir til að einstaklingar með áhættuþáttinn X séu tvisvar sinnum líklegri til að fá sjúkdóminn Y en einstaklingar án þessa áhættuþáttar . P-gildið er túlkað sem svo : Ef í raun eru engin tengsl milli áhættuþáttarins og sjúkdómsins þá eru líkurnar á því að finna hlutfallslega áhættu ( eða öllu heldur , metið tölugildi hlutfallslegrar áhættu ) af þessari stærð eða stærri , aðeins fjórir af hundrað . Aragrúi tölfræðilegra prófa er notaður til að kanna hvort tilteknar niðurstöður eru líklegar til að stafa af tilviljun , það er hvort þær eru tölfræðilega marktækar . Þessi próf eiga það sameiginlegt að birta niðurstöðuna á formi p-gildis og sú hefð hefur skapast að miða tölfræðilegan marktækileika við p < 0,05 . Hefðir eru ágætar en varasamt er að binda sig algerlega við ákveðið p-gildi . Stærð þess er ekki eingöngu háð raunverulegum mun á milli hópanna sem bornir eru saman ( til dæmis stærð hlutfallslegrar áhættu ) heldur einnig fjölda einstaklinga í úrtakinu . Þannig getur of lítið úrtak valdið því að niðurstöður virðast ekki tölfræðilega marktækar jafnvel þó um raunverulegan mun á milli hópa sé að ræða . Hið gagnstæða getur einnig gerst , það er mjög stórt úrtak getur leitt til þess að óverulegur munur milli hópa reynist tölfræðilega marktækur . Til að varast slíkt má nota vikmörk í staðinn fyrir eða samhliða p-gildum til að meta hlut tilviljana í niðurstöðunum . Vikmörk bera í sér þrenns konar upplýsingar . Í fyrsta lagi sýna þau umfang mismunar á milli hópanna sem bornir eru saman , það er hinn raunverulegi mismunur er sagður liggja innan vikmarkanna . Í öðru lagi sýna þau , eins og p-gildið , hvort niðurstaðan er tölfræðilega marktæk ( ef vikmörkin innihalda ekki gildið 1,0 ) . Í þriðja lagi gefur vídd vikmarka vísbendingu um stærð úrtaksins og þar með um stöðugleika niðurstöðunnar . Vídd vikmarka er einmitt sérlega mikilvæg þegar niðurstöður eru ekki tölfræðilega marktækar . Þröng vikmörk , sem innihalda 1,0 , benda til að það sé í raun enginn munur milli hópanna . Víð vikmörk , sem innihalda 1,0 , gefa hins vegar í skyn að niðurstöðurnar geti samræmst hvort sem er jákvæðum og neikvæðum áhrifum ( til dæmis að tiltekinn umhverfisþáttur gæti verið , hvort sem er , verndandi eða aukið áhættu ) og að smæð úrtaksins hafi takmarkað tölfræðilegt afl ( power ) rannsóknarinnar til að útiloka tilviljun sem skýringu niðurstöðunnar . Túlkun tölfræðilega marktækra niðurstaðna krefst nokkurs sjálfsaga . Í fyrsta lagi , og í ljósi þess sem rætt var hér að ofan , ber ekki að líta á tölfræðilegan marktækileika sem afdráttarlaust svar heldur aðeins sem eina vísbendingu um hvernig túlka megi niðurstöðurnar . Niðurstaða sem er tölfræðilega marktæk getur að sjálfsögðu verið tilviljun , en líkurnar á því eru takmarkaðar . Hið gagnstæða getur einnig gerst , það er niðurstöður sem ekki eru tölfræðilega marktækar þurfa ekki að stafa af tilviljunum . Því er mikilvægt að sýna sjálft p-gildið en ekki aðeins upplýsa að það sé stærra en til dæmis 0,05 . Túlkun slíkra niðurstaðna verður að byggjast á bæði nákvæmu p-gildi og vídd vikmarkanna , eins og lýst er að framan . Í öðru lagi verður að gera skýran greinarmun á tölfræðilega marktækum niðurstöðum annars vegar og orsakatengslum hins vegar . Smátt p-gildi bendir til að tilviljun sé ekki líkleg skýring á niðurstöðunum en gefur engar upplýsingar um gæði rannsóknarinnar eða hlutverk kerfisbundinnar skekkju ( bias ) eða truflandi þátta ( confounding ) . Á hinn bóginn geta niðurstöður , sem ekki eru tölfræðilega marktækar , endurspeglað raunverulegt orsakasamband . Í þriðja lagi segir p-gildi ekkert um hagnýti eða klíníska þýðingu niðurstaðnanna . Örsmátt p-gildi getur fylgt óverulegum mun milli hópa sem hefur enga klíníska eða líffræðilega þýðingu . Lýst er eftir hugmyndum að góðum íslenskum þýðingum á orðaforða faraldsfræðinnar . Íðorðasafn lækna inniheldur nokkuð af þeim orðum sem nauðsynleg eru en betur má ef duga skal . Ég leitast við að nota íslensk orð yfir þau hugtök sem rædd hafa verið en læt ensku orðin yfirleitt fylgja í sviga til að forðast misskilning . Enska hugtakið point estimate var mér erfitt og væri gott að fá hugmyndir lesenda um þjált og skýrt íslenskt orð sem mætti nota . Ég notaði metið tölugildi en hugsanlega er gott orð þegar í notkun og væri vel þegið að heyra af því . Hugtakið point estimate er einfalt , það merkir einfaldlega niðurstöður tiltekinnar rannsóknar varðandi þau atriði sem leitast er við að meta á tölulegan hátt í hvert skipti . Slíkar niðurstöður geta verið á margvíslegu formi , til dæmis nýgengi , aldur eða hlutfallsleg áhætta ( risk ratio ) . Nýleg rannsókn á kynþroska íslenskra drengja sýndi til dæmis að meðalaldur við upphaf kynþroska var 11,89 ár í úrtakinu ( 1 ) . Þetta gildi er þá point estimate fyrir meðalaldur allra íslenskra drengja við upphaf kynþroska .