CÂND SĂ FACEM TRANSFORMAREA?
Planul de valori obținut atunci când o variabilă este măsurată pe un număr mare de indivizi se numește distribuție. Distribuția poate fi clasificată, în linii mari, în normală și nenormală. Distribuția normală se mai numește și „distribuție gaussiană”, deoarece a fost descrisă pentru prima dată de K.F. Gauss. Se numește distribuție normală deoarece majoritatea parametrilor biologici (cum ar fi greutatea, înălțimea și glicemia) o urmează. Există foarte puțini parametri biologici care nu urmează distribuția normală, de exemplu, titrul de anticorpi, numărul de episoade de diaree etc. Începătorii nu trebuie confundați cu termenul „normal”, deoarece acesta nu implică neapărat normalitate clinică și nu există nimic anormal în distribuțiile „non-normale”.
Una dintre ipotezele testului statistic utilizat pentru testarea ipotezelor este că datele sunt eșantioane din distribuția normală. Prin urmare, devine esențial să se identifice distribuțiile înclinate/normale. Există câteva modalități simple de a detecta asimetria.
-
Dacă media este mai mică decât dublul abaterii standard, atunci este probabil ca distribuția să fie asimetrică.
-
Dacă populația urmează o distribuție normală, atunci media și abaterea standard a eșantioanelor sunt independente. Acest fapt poate fi utilizat pentru detectarea asimetriei. Dacă abaterea standard crește pe măsură ce crește media între grupurile dintr-o populație, atunci este vorba de o distribuție asimetrică.
În afară de aceste metode simple, normalitatea poate fi verificată prin teste statistice precum testul Kolmogorov – Smirnov.
După ce se identifică asimetria, ar trebui să se facă toate încercările pentru a o converti într-o distribuție normală, astfel încât să se poată aplica testele parametrice robuste pentru analiză. Acest lucru poate fi realizat prin transformare.
Transformările pot fi, de asemenea, efectuate pentru a facilita comparația și interpretarea. Exemplul clasic al unei variabile care este întotdeauna raportată după transformarea logaritmică este concentrația ionilor de hidrogen (pH). Un alt exemplu în care transformarea ajută la compararea datelor este transformarea logaritmică a curbei doză-răspuns. Atunci când relația doză-răspuns este reprezentată grafic, aceasta este curbilinie. Atunci când același răspuns este trasat în raport cu doza logaritmică (graficul doză-răspuns logaritmic), se obține o curbă în formă de S alungit. Porțiunea de mijloc a acestei curbe este o linie dreaptă, iar compararea a două linii drepte (prin măsurarea pantei lor) este mai ușoară decât compararea a două curbe. Prin urmare, transformarea poate ajuta la compararea datelor.
Prin urmare, transformarea poate fi efectuată pentru a face ca datele să urmeze o distribuție normală sau, uneori, pentru a facilita interpretarea/compararea.
.