Tartu Ülikooli matemaatilise statistika emeriitprofessor Ene-Margit Tiit kasutas Andrus Veerpalu kahe positiivseks osutunud dopinguproovi tulemuste analüüsil statistilist lähenemist, mis paneb ta küsima, kas mõõtmistulemused on ikka usaldusväärsed.
Tippstatistik kahtleb Veerpalu proovi tulemuste usaldusväärsuses
Juhime tähelepanu, et artikkel on rohkem kui viis aastat vana ning kuulub meie arhiivi. Ajakirjandusväljaanne ei uuenda arhiivide sisu, seega võib olla vajalik tutvuda ka uuemate allikatega.
«Tegelikult näitas B-proovi tulemus otsekohe, et teise näitaja mõõtmistulemused ei ole usaldusväärsed, ja kuigi need mõlemad on referentstasemest kõrgemad, erinevad nad üksteisest nii palju, et nende põhjal ei saa järeldada, et mõõdetav suurus on referentstasemest kõrgem,» kirjutab professor Tiit oma ekspertarvamuses, mille avaldas Pulleritsu/Scanpixi spordiblogi.
«Selleks, et väita, et mõõdetava suuruse tegelik väärtus on suurem kui referentsväärtus,» selgitab professor Tiit, «peab see referentsväärtus olema väiksem mõõdetava suuruse ümber ehitatud usalduspiirkonnast, st tema alumisest piirist.»
Kui see nii ei ole, siis pole tema hinnangul alust väitel, et mõõdetav tegelik väärtus on referentsväärtusest suurem.
Professor Tiidu sõnul peitub loogika selles, et kui mingi suuruse mõõtmisviga on väga suur – nagu see Veerpalu proovide puhul on (kusjuures pole teada, kas põhjuseks oli mõõteriist või metoodika) –, siis on alati arvestatava tõenäosusega ka võimalus, et tegelik väärtus, mida mõõdetakse, on mõnevõrra väiksem kui väikseim mõõtmistulemus.
«Praegu on võimalik seda tõenäosust t-jaotuse abil ka hinnata – tõenäosusega 0,2 on analüüsitava näidu tegelik väärtus väiksem kui kriitiline piir,» lisas ta.
Professor Tiidu arutluskäigust ja arvutustest saab täpsemalt lugeda Pulleritsu/Scanpixi spordiblogist.