Каковы шансы? Оценка информации о риске и пользе в материалах о здоровье потребителей

Денис Парфенов    | 2021.08.09

Большая часть информации о здоровье потребителей затрагивает вопросы риска заболевания или рисков и преимуществ лечения, включая такие вопросы, как «Насколько эффективно это лечение?» или «Какова вероятность того, что этот тест даст ложноположительный результат?» Поскольку она касается вероятности исхода, эта информация носит преимущественно количественный характер, что имеет решающее значение, поскольку количественная информация, как правило, трудна для понимания и, следовательно, недоступна для потребителей. Информационные специалисты обычно изучают уровень чтения, чтобы определить доступность информации о здоровье потребителей, но эта мера не отражает адекватно сложность количественной информации, включая материалы, посвященные вопросам риска и пользы. В результате для оценки этого типа материалов для здоровья потребителя необходимо использовать разные методы.Стандартных руководств или инструментов оценки для этой задачи не существует, но исследования в области когнитивной психологии дают представление о наилучших способах представления информации о рисках и пользе для содействия пониманию и минимизации ошибок интерпретации. Этот документ предлагает междисциплинарный мост, который доводит эти результаты до сведения профессионалов в области информации, которые затем могут использовать их для оценки материалов для здоровья потребителей, касающихся рисков и преимуществ.кто затем может использовать их для оценки материалов, касающихся здоровья потребителей, с учетом рисков и преимуществ.кто затем сможет использовать их для оценки материалов, касающихся здоровья потребителей, с учетом рисков и преимуществ.

ВСТУПЛЕНИЕ

Информационные специалисты, работающие в области информации о здоровье потребителей, тщательно выбирают наилучшие возможные ресурсы: те, которые являются точными, непредвзятыми и подходят для целевой аудитории [1]. Одной из важных проблем является доступность: могут ли читатели понять и использовать информацию? Наиболее распространенным показателем доступности является уровень чтения, и материал, написанный на уровне чтения восьмого класса или ниже, считается подходящим для широкой публики [2]. Этот критерий оценки полезен для материалов о здоровье потребителей, которые в основном являются текстовыми по своей природе, но он менее подходит для других типов информации, включая количественную информацию и информацию, организованную в виде таблиц или рисунков, а не текста [3].

Большая часть информации о здоровье потребителей касается вопросов риска заболевания или рисков и преимуществ лечения, предоставляя информацию по таким вопросам, как «Какова вероятность того, что у меня есть вирус Западного Нила?» или «Следует ли мне выбрать для лечения рака только операцию или операцию и лучевую терапию?» Соответствующая информация включает, например, долю людей, заразившихся вирусом Западного Нила, или показатели выживаемости онкологических больных, пролеченных хирургическим путем, по сравнению с хирургическим вмешательством плюс облучение. Эта информация носит преимущественно количественный характер, так как включает концепцию вероятности исхода (например, 1 из 500 человек имеет данную инфекцию или выживаемость составляет 95%). В результате уровень чтения не адекватно отражает доступность, и для оценки ресурсов, сообщающих о пользе и риске, требуются другие критерии оценки.

Исследования в области когнитивной психологии предоставляют отличный, хотя и несколько неожиданный источник для этих критериев. Когнитивная психология изучает обработку информации человеком, а эмпирические исследования в этой дисциплине изучают взаимодействие людей с информацией. Этот объем исследований был эффективно использован для определения общих принципов представления информации [4] и принципов построения информационной графики [5]. В данной статье этот подход расширяется до разработки принципов представления информации о рисках и преимуществах. Вооруженные этими принципами, специалисты в области информации могут определить (и, возможно, разработать [6]) оптимальное представление информации о рисках и пользе. В конечном итоге цель состоит в том, чтобы определить средства коммуникации, которые, по выражению Нормана [7], «делают нас умными,»Те, которые представляют информацию о рисках и выгодах в формате, которыйразработан для обеспечения точной и непредвзятой интерпретации.

Чтобы найти примеры информирования о риске и пользе, не нужно слишком далеко заглядывать в информацию о здоровье потребителей, и проблемы для потребителей в понимании и интерпретации этой информации очевидны. Рассмотрим, например, следующий отрывок, описывающий факторы риска рака груди:

Ваши шансы на развитие рака груди увеличиваются с возрастом. Заболевание редко поражает женщин в возрасте до 30 лет, в то время как около 80 процентов случаев рака груди возникает у женщин старше 50 лет. В возрасте 40 лет вероятность развития рака груди составляет 1 из 217. К 85 годам ваш шанс составляет 1 из 8. [8]

Эта информация поднимает широкий круг вопросов, на некоторые из которых предоставленная информация не дает ответа, а другие связаны со сложными расчетами и переформулировкой данных. Риск 1 из 8 выше, чем риск 1 из 217? Если да, то насколько выше? Что означает утверждение, что это заболевание редко поражает женщин до 30 лет? Каков риск рака груди у женщины 50 лет? Другой пример - следующая цитата с веб-сайта, на котором подросткам предоставляется информация о вирусе Западного Нила:

Хорошая новость заключается в том, что даже в тех районах, где комары с большей вероятностью являются переносчиками вируса, очень маловероятно, что человек заболеет от укуса комара. Только 1% комаров в регионе, пораженном вирусом Западного Нила, фактически инфицированы этим вирусом. И менее 1% людей, инфицированных вирусом Западного Нила, серьезно заболевают. [9]

Столкнувшись с этой информацией, типичный читатель столкнется с определенными трудностями при определении своего риска серьезно заболеть вирусом Западного Нила, который, согласно этой статистике, составляет 1 из 10 000 (или 0,0001, или 0,01%), если их укусил комар в пораженный регион.

Информация о вероятности исхода особенно важна для принятия медицинских решений. Те, кто выбирает между альтернативами здравоохранения, должны понимать вероятность как отрицательных результатов (рисков), так и положительных результатов (преимуществ), связанных с доступными вариантами, чтобы сделать осознанный выбор между ними. Так, например:

Обоснованные решения о скрининговых тестах (например, решения о скрининге материнской сыворотки) требуют как минимум понимания исходного риска наличия состояния, вероятности ложноотрицательного результата теста и вероятности ложноположительного результата теста [10].

Женщины, принимающие решение о заместительной гормональной терапии для лечения симптомов менопаузы, должны понимать и взвешивать снижение риска остеопороза, сердечно-сосудистых заболеваний, колоректального рака и болезни Альцгеймера с повышенным риском рака груди, инфаркта миокарда, цереброваскулярных заболеваний и тромбоэмболических заболеваний [11] .

Мужчины, выбирающие один из вариантов лечения локализованного рака простаты, хотят знать вероятность побочных эффектов, связанных с вариантами лечения, прежде чем принять решение [12].

Участники программ генетического консультирования должны понимать риски, связанные с лечением, и значение положительного результата теста, чтобы принимать обоснованные решения о генетическом тестировании [13].

Неудивительно, что эмпирические исследования показывают, что информацию о рисках и преимуществах, как правило, трудно понять [14], по крайней мере, отчасти потому, что интерпретация этого типа информации требует значительных количественных навыков [15–17]. Количественная грамотность среди населения весьма ограничена: Международный обзор грамотности [18] показывает, что почти половина жителей Северной Америки не имеет того, что считается минимальными навыками, необходимыми для применения арифметических операций к числам, включенным в печатные материалы. Дроби и пропорции (именно тот тип количественной информации, который обычно используется для представления рисков и выгод) - это типы числовой информации, которые оказываются наиболее сложными для среднего человека [19]. Более того,даже высокообразованные люди испытывают трудности с выполнением количественных операций, которые обычно требуются при интерпретации вероятности (например, преобразование процентов в пропорции и наоборот [20]), а эксперты становятся жертвами тех же предубеждений в интерпретации, которые влияют на обычных людей [ 21]. Таким образом, понимание информации о рисках и преимуществах оказывается сложной задачей для многих, если не для всех, людей.

Пока новости кажутся плохими: сообщения о рисках и преимуществах повсеместно встречаются в информации о здоровье потребителей, и людям трудно понять и использовать эти сообщения. Так что же может сделать информационный профессионал? Обучение потребителей медицинской информации пониманию медицинских данных - это один из подходов [22–24], согласующихся с общим принципом расширения прав и возможностей потребителей путем поддержки инициатив по повышению грамотности [25]. Тщательное изучение соответствующих исследований в области когнитивной психологии предлагает другой, возможно, дополнительный метод решения проблемы. Это исследование показывает, что формат представления вероятности - вербальный, числовой или визуальный - влияет на понимание. Исследование также определяет те другие аспекты представления, которые имеют тенденцию приводить к предвзятой интерпретации информации о риске и пользе. Основываясь на этих результатах,можно определить характеристики «хороших» представлений о рисках и преимуществах, которые максимизируют понимание и минимизируют предвзятость.

В этом документе будет использоваться один пример, чтобы проиллюстрировать обсуждаемые концепции. Представьте себе, что сорокалетняя женщина, впервые беременная, приходит к вам за информацией о проверке материнской сыворотки. Ее основное внимание уделяется скринингу на синдром Дауна, и она хочет быть уверенной, что примет информированное решение о том, проходить ли этот тест. Ее особенно беспокоит значение положительного результата теста, потому что она знает, что положительный результат (даже ложноположительный) вызовет у нее значительный психологический стресс, и потому что она понимает, что тесты обычно рекомендуют отличать истинно положительный результат от ложноположительного. (амниоцентез и биопсия ворсин хориона) сами по себе несут риск для ребенка. Большая часть необходимой ей информации касается вероятности исхода:ее общий риск иметь ребенка с синдромом Дауна (приблизительно 1%), вероятность того, что случай синдрома Дауна будет правильно идентифицирован тестом (так называемыйчувствительность скрининга материнской сыворотки имеет 90% чувствительность к синдрому Дауна, что указывает на то, что около 90% случаев будут правильно идентифицированы, в то время как 10% при получении неправильного отрицательного результата теста), вероятность того, что правильный отрицательный результат теста будет возвращен, когда плод вовсе не имеет синдром Дауна (называется специфичностью, материнская сыворотка скрининга синдрома Дауна имеет специфичность около 60%, что свидетельствует о том , что около 60% отрицательных случаев правильно определены, в то время как 40% отрицательных случаев получают ложный положительный результат), и ятрогенный риск амниоцентеза (около 1%) и взятия проб ворсинок хориона (около 1%).

Словесные ярлыки для вероятности

Вероятность - это, по сути, числовое понятие; тем не менее, для обозначения вероятности наступления результата используется множество словесных терминов. Одно очевидное преимущество использования вербальных ярлыков для вероятности состоит в том, что по сравнению с числовыми представлениями вербальные ярлыки обычно рассматриваются как более простые в использовании и более естественные, возможно, потому, что они состоят из общих слов, которые кажутся легко понимаемыми [26–28]. Однако за этим очевидным преимуществом скрывается серьезный недостаток: непоследовательная интерпретация. Положительным моментом является то, что вербальные вероятностные метки обычно упорядочиваются.последовательно [29], так что люди в целом соглашаются с тем, что некоторые словесные ярлыки подразумевают более низкую вероятность (например, вероятности, помеченные как «чрезвычайно низкая» или «низкая»), в то время как другие подразумевают более высокую вероятность (например, вероятности, помеченные как «высокая» или «очень высокая»). высокая"). Однако нет единого мнения относительно конкретной числовой цифры, которая лучше всего представляет данную вербальную вероятностную метку [30, 31], и каждая вербальная метка имеет тенденцию соответствовать широкому диапазону числовых вероятностей [32]. Числовые вероятности, присвоенные вербальным меткам вероятности, различаются для разных людей (например, врачи и пациенты присваивают разные числовые вероятности одной и той же вербальной метке вероятности [33]) и в зависимости от контекста (например, с рассматриваемым результатом [34, 35] или с контекстом, в котором происходит результат [36]). Таким образом,«низкий» риск осложнений может означать 10% для одного человека и 2% для другого, или «высокий» риск смерти может составлять 1%, в то время как «высокий» риск легкой травмы может означать 20%. В целом, данные свидетельствуют о том, что, хотя словесные обозначения вероятности считаются простыми в использовании, их интерпретация сильно варьируется и зависит от конкретного контекста.

Сообщая о вероятности, поставщики информации предпочитают использовать словесные ярлыки, особенно когда точная вероятность результата неизвестна; пользователи информации, напротив, обычно предпочитают, чтобы вероятность была представлена ​​в числовом выражении [37, 38]. Словесные ярлыки считаются менее точными, чем их числовые аналоги [39], что, несомненно, объясняет различные предпочтения вербальных и числовых представлений. Поставщики информации выбирают словесные ярлыки, потому что они стараются не выражать больше, чем они знают, в то время как пользователи предпочитают числовые представления, потому что им нужна наиболее точная информация, которую они могут получить. И коммуникаторы, и те, кто получает сообщение, согласны с тем, что словесные ярлыки используются для описания неопределенных или расплывчатых оценок вероятности. Словесные ярлыки, следовательно,служат двойной цели в общении: они указывают на общую вероятность того, что результат произойдет (например, низкая, средняя, ​​высокая), и они сигнализируют о том, что существует некоторая неопределенность относительно точного уровня вероятности.

Если вы нашли для своего клиента ресурс, который устно описал вероятность, он мог бы выглядеть следующим образом:

Ваша общая вероятность родить ребенка с синдромом Дауна высока. Если ваш ребенок на самом деле имеет синдром Дауна, он совершенно уверен , что результаты тестирования будут обнаруживать проблемы; Тем не менее, существует небольшая вероятность того, что проблема не будет обнаружена тестом. Если у вашего ребенка нет синдрома Дауна, вполне вероятно, что результат теста будет отрицательным; Однако возможно, что тест будет положительным, даже если у ребенка нет синдрома Дауна. Амниоцентез или забор проб ворсинок хориона могут быть рекомендованы в качестве дополнительных тестов в случае положительного результата теста; каждая из этих процедур сопряжена с высоким риском самопроизвольного аборта.

Важно отметить, что в этом отрывке «высокие» риски синдрома Дауна, амниоцентеза и взятия проб ворсинок хориона соответствуют примерно 1%. Словесное обозначение «высокого» риска выбирается на основе стандартизированной вербальной шкалы риска Калмана [40]. Калман разработал свою шкалу, чтобы сообщить о маловероятных рисках, связанных с маловероятными событиями, такими как удар молнии или редкое заболевание. Таким образом, эта шкала не подходит для определения чувствительности (90%) и специфичности (60%) теста. Фактически, шкала Калмана не имеет даже меток для вероятностей в требуемом диапазоне. Словесные ярлыки, используемые для описания чувствительности и специфичности, были выбраны на основе исследования интерпретации стандартных словесных терминов риска [41], которое предполагает, например, что в целомиспользование термина «в некоторой степени вероятно» соответствует вероятности примерно 60%. Таким образом, переход указывает на то, что несколько вероятно , что результат теста будет отрицательным , если ваш ребенок действительно не имеет синдром Дауна.

Это подчеркивает одну из трудностей, связанных со словесными ярлыками: тот факт, что интерпретация меняется в зависимости от контекста. В общем случае 10% -ная вероятность того, что результат произойдет, будет названа «малой вероятностью» [42] или «очень низкой вероятностью» [43], но когда словесные ярлыки используются для описания вероятности необычного неблагоприятного исхода (обычно медицинское) событие, было высказано предположение, что риск 1 из 100 (намного ниже, чем 10% -ный шанс) должен быть назван «высоким» [44]. Это приводит к парадоксальной ситуации, когда в этом отрывке «высокий» риск синдрома Дауна на самом деле в десять раз меньше.чем «малая вероятность» ложноотрицательного результата. Нет никаких эмпирических доказательств того, могут ли люди точно интерпретировать несколько словесных ярлыков на предмет правдоподобия в контексте, когда результат меняется, но простое прочтение приведенного выше отрывка предполагает, что интерпретация может представлять значительную проблему.

Словесные обозначения вероятности полностью подходят для передачи отдельных вероятностей, которые являются неопределенными или неопределенными, то есть когда вероятность исхода точно не известна [45, 46]. Таким образом, во время кризиса с тяжелым острым респираторным синдромом (SARS) в 2003 г. было уместно охарактеризовать риск заражения этим до сих пор неизвестным заболеванием в самолете как «низкий» [47]. Этот тип использования использует преимущества положительных качеств словесных этикеток (простота использования и подразумеваемое сообщение о неопределенности) без каких-либо затрат на эти этикетки, связанных с их «расплывчатым» или неопределенным качеством. Когда в целях комбинирования или сравнения сообщается более одной вероятности (как в приведенном выше примере с синдромом Дауна), словесные обозначения неуместны из-за вариативности интерпретации.Это особенно верно, когда описанные исходы варьируются от событий с очень низкой вероятностью (например, возможность врожденного дефекта) до событий с относительно высокой вероятностью (например, возможность положительного результата теста).

Числовое представление правдоподобия

Один общий вывод следует из исследования вербальных вероятностных меток: если доступна точная информация о вероятности, точность числового представления является подходящей. Конечно, верна и альтернатива: числовые представления вероятности не должны использоваться, если вероятность расплывчата или неопределенна. Как утверждает Валлстен [48], использование числовой вероятности для представления неопределенной или неизвестной вероятности приводит к необоснованному предположению (со стороны лица, принимающего решение) о точности оценки вероятности. Это особенно важно, потому что лица, принимающие решения, предпочитают варианты с точной вероятностью тем, для которых вероятность нечетко указана [49], и, таким образом, они, как правило, предпочитают варианты с числовым описанием вероятности тем, в которых используются менее точные словесные обозначения.Следовательно, использование числового представления может исказить оценку альтернативы на основании (возможно, неверного) предположения о том, что вероятность точно известна. Конечно, можно указать неопределенность числовой вероятности, указав диапазон вместо одного значения (например, от 10% до 40%) или применив прилагательное, такое как «приблизительно», к числовой оценке вероятности (например, , примерно 20%). Тем не менее, мало исследований было проведено в отношении последствий этих стратегий для интерпретации сообщений о рисках, и остается вопрос, противодействуют ли один или оба этих метода надлежащим образом предполагаемой точности числового представления. Поэтому для неопределенных или неопределенных вероятностей следует избегать числовых представлений и,для вероятностей, которые могут быть точно определены, предпочтительны числовые представления.

Числовые представления вероятности бывают самых разных форм. Наиболее распространенными из них являются вероятность единичного события (например, 0,05), процент (например, 5%), частота (например, 5 из 100) и абсолютная частота (например, 600). Первые три из этих представлений содержат информацию о вероятности как возникновения, так и отсутствия (поскольку вероятность отсутствия является обратной величиной для каждого, 0,95, 95% или 95 из 100 соответственно). Последнее представление указывает только количество раз, когда результат произойдет (или ожидается, что он произойдет), и не предлагает никакой информации о ненаступлении. При прямом сравнении этих форматов Брауз [50] обнаружил, что частоты (например, 5 из 100, которые он называет «простыми частотами») воспринимаются как самые четкие и простые для понимания, за которыми следует процентный формат (например, 5%).Вероятности единичного события (например, 0,05) считаются наиболее трудными для понимания. Эти данные согласуются с исследованиями статистических рассуждений, которые показывают, что частотные представления облегчают понимание данных [51–53]. Таким образом, как по восприятию, так и по фактическим характеристикам, частотное представление информации о вероятности лучше, чем в других форматах.

Когда частотный формат используется для представления информации о вероятности, есть свидетельства того, что на интерпретацию ненадлежащим образом влияет абсолютное количество зарегистрированных событий. В целом, когда в частотных представлениях используются большие числа (более высокая частота, большая референтная группа), события считаются более вероятными [54]. Таким образом, уровень смертности 1286 на 10 000 (вероятность 0,1286) ошибочно оценивается как более рискованный, чем уровень 24,14 на 100 (вероятность 0,2414) [55], и испытуемые демонстрируют объективно иррациональное предпочтение 9 из 100 (вероятность 0,09) шанс выиграть небольшую лотерею с вероятностью 1 из 10 (вероятность 0,1) [56]. При интерпретации этих выражений вероятности кажется, что в первую очередь основное внимание уделяется абсолютному количеству вхождений,с последующей недостаточной поправкой на размер контрольной группы или группы сравнения, что согласуется с когнитивным искажением «привязки корректировки», выявленным Канеманом и Тверски [57]. Здесь играет роль общий принцип, возникающий в других контекстах: интуиция подсказывает нам, что большие числа представляют большие вероятности. Это правило полностью применимо для вероятностей, выраженных в десятичной дроби или в процентах, и справедливо для частот, когда они выражены в виде количества в группе стандартного размера. Однако это недопустимо при сравнении частот, встречающихся в группах ссылок разного размера. Кажется, что правило применяется по умолчанию или, по крайней мере, по умолчанию оказывает некоторое влияние на субъективную вероятность, связанную с данной явной вероятностью. Следовательно,когда сравниваемые вероятности выражаются в виде подсчета частоты, они должны быть представлены как случаи, подсчитанные по группам стандартного размера, в отличие от стандартного количества вхождений по группам с изменяющимся размером [58, 59]. Таким образом, сравнения между двумя вероятностями будут более точными, если они представлены как 5 из 100 против 25 из 100, а не как формально эквивалентное представление 1 из 20 против 1 из 4.

Преимущество частоты перед вероятностными представлениями наиболее ярко проявляется в задачах вероятностного рассуждения, которые оказываются трудными как для непрофессионалов [60, 61], так и для экспертов [62, 63]. В контексте информации о здоровье потребителей наиболее распространенной из этих задач по рассуждению является определение прогностической ценности симптома или результата скринингового теста. Прогнозирующая ценность положительного результата (PPV) - это вероятность того, что у человека действительно есть заболевание, учитывая наличие симптома или положительный результат скринингового теста; Прогнозирующая ценность отрицательного результата (NPV) - это вероятность того, что у человека нет заболевания, учитывая отсутствие симптома или отрицательный результат теста. Важно, чтобы потребители медицинских услуг понимали прогностическую ценность симптомов и тестов как для поддержки принятия решений, так и для помощи в управлении тревогой, связанной со здоровьем и медицинской помощью.

Прогностическая ценность симптома или результата теста определяется совместно тремя факторами: чувствительностью (вероятность того, что тест будет положительным или симптом присутствует, учитывая, что у человека есть заболевание), специфичностью (вероятностью того, что симптом отсутствует или результат теста отрицательный, если у человека нет данного состояния), и базовый показатель состояния (доля людей в популяции, у которых есть заболевание). Когда соответствующая информация представлена ​​либо в виде вероятностей единичного события (например, 0,05), либо в процентах (например, 5%), подавляющее большинство экспертов и непрофессионалов сильно переоценивают прогностическую ценность; когда одна и та же информация представлена ​​в виде частот, правильные ответы намного выше [64–66]. На нашем примере сразу видно влияние формата.Вот представление соответствующей информации в вероятностном формате:

Вероятность того, что у 40-летней женщины будет ребенок с синдромом Дауна, составляет примерно 0,01. Если у вашего ребенка синдром Дауна, вероятность того, что тест определит это состояние, составляет 0,9, а вероятность того, что это состояние не будет обнаружено тестом, равна 0,1. Если у вашего ребенка нет синдрома Дауна, вероятность того, что тест будет отрицательным, составляет 0,6, но есть вероятность 0,4, что тест будет положительным, даже если у вашего ребенка нет синдрома Дауна.

Сравните это с информацией, представленной в частотном формате:

Из 1000 беременных женщин в возрасте 40 лет у 10 будут дети с синдромом Дауна. Если бы все 1000 женщин были протестированы, 9 из женщин с синдромом Дауна дали бы положительный результат на это заболевание, а 1 - отрицательный. Из 990 женщин, чьи дети не страдают синдромом Дауна, у 394 был бы положительный результат, а у 596 - отрицательный.

Учитывая первую презентацию, большинство людей могло бы предположить, что положительный результат теста указывает на относительно высокую вероятность того, что у плода синдром Дауна, порядка 75%. Однако, когда информация представлена ​​в виде частот (как во втором примере), сразу становится очевидным, что положительный результат теста несет гораздо меньшую диагностическую достоверность: легко увидеть, что в общей сложности ожидается 403 положительных результата теста (9 истинных). положительный плюс 394 ложноположительных), и из них только 9 (чуть более 2%) являются истинно положительными результатами. Частотный формат помогает лицам, принимающим решения, сделать правильную интерпретацию; Напротив, представление в виде вероятностей или процентов затрудняет определение прогностической ценности.

Важно отметить, что для целей расчета прогнозной ценности не все частотные представления одинаковы. Чтобы поддержать этот тип рассуждений, данные должны быть представлены в формате «собственной частоты» [67]. Собственные частоты просто подсчитываются по группе стандартного размера; в приведенном выше примере все частоты выражены как инциденты в группе из 1000. Математически эквивалентное представление одной и той же информации может использовать разные размеры групп (например, 0,9 из 100 положительных результатов теста и наличие условия; 1 из 1000 тестов отрицательных и имеет условие; 197 из 500 положительных результатов теста и не имеют условия 149). из 250 тестов отрицательные и не имеют условия), но представление больше не способствует правильной интерпретации. С помощью этой презентации становится трудно определить прогнозную ценность.Таким образом, две причины придерживаться стандартного размера группы при представлении частот - это облегчение сравнений (как обсуждалось ранее) и облегчение статистических рассуждений.

Эти данные предполагают, что числовые представления вероятности сигнализируют об уверенности в вероятности того, что исход будет иметь место, и надлежащим образом используются, когда вероятность известна. Частотные представления (например, 1 из 50) предпочтительнее других форматов, поскольку их легче понять и они способствуют точному статистическому обоснованию. Когда цель состоит только в представлении вероятности и не требуется никаких статистических рассуждений, также подходит процентный формат (например, 2%), поскольку он воспринимается как простой для понимания. Вероятности единичного события (выраженные как значение от 0 до 1) представляют наибольшую проблему для понимания, и, следовательно, их следует избегать. Интерпретация вероятности, представленной как частота, подвержена смещению, заключающемуся в том, что более высокие числа (например, большее количество инцидентов) интерпретируются как представляющие большую вероятность,без соответствующей поправки на размер группы, в которой отмечены инциденты. Следовательно, когда необходимо сравнить или объединить множественные вероятности, каждая из них должна быть выражена как количество появлений в группе стандартного размера (например, 1 из 100, 5 из 100). Эта форма представления (учитывается группа стандартного размера) оптимальна для поддержки самого сложного вероятностного рассуждения, с которым могут столкнуться потребители информации о здоровье: определения прогностической ценности тестов или симптомов.Эта форма представления (учитывается группа стандартного размера) оптимальна для поддержки самого сложного вероятностного рассуждения, с которым могут столкнуться потребители информации о здоровье: определения прогностической ценности тестов или симптомов.Эта форма представления (учитывается группа стандартного размера) оптимальна для поддержки самого сложного вероятностного рассуждения, с которым могут столкнуться потребители информации о здоровье: определения прогностической ценности тестов или симптомов.

Визуальное представление вероятности

Визуальное представление вероятности имеет очевидное преимущество, заключающееся в том, что визуальная информация является заметной [68] и относительно простой для понимания [69], предполагая, что как понимание, так и запоминание информации о вероятности могут быть улучшены с помощью визуальной коммуникации. Обсуждение числовых представлений показало, что частотные форматы предпочтительнее вероятностных форматов для числовых представлений вероятности. Учитывая это очевидное преимущество частотных представлений, этот раздел будет ограничен одним типом визуального представления: представлением частоты в виде пиктограмм.

Денис Парфенов Автор статей

Постоянный автор и редактор новостных статей, посвященных гемблингу и спорту, фанат казино и карточных игр, независимый обозреватель спортивых мероприятий.