Ví dụ tốt về các phần thống kê trong các bài báo tạp chí học thuật ứng dụng

Tôi là một nhà sinh học làm việc trong một lĩnh vực ứng dụng và tôi chịu trách nhiệm viết phần phương pháp thống kê cho các bài báo mà tôi cộng tác. Khi đọc rất nhiều bài báo học thuật, tôi đã bắt gặp rất nhiều ví dụ về các phần thống kê được viết kém (chủ yếu là chúng nhàm chán, không chính xác và thiếu độ chính xác, chi tiết và hiểu về phương pháp được sử dụng).

Bất kể chủ đề và độ tinh vi của các phương pháp thống kê được sử dụng, một số ví dụ hay về các phần thống kê được viết tốt trong các bài báo nghiên cứu ứng dụng là gì?

Làm thế nào để xác định "văn bản tốt" là chủ quan, nhưng tôi sẽ mô tả một phần thống kê cũng được viết nếu nó sáng suốt, đưa ra (hoặc dường như đưa ra) một bức tranh đầy đủ về cách phân tích được thực hiện, giải quyết các giả định được đưa ra trong quá trình phân tích, và kết hợp quy trình thống kê vào dòng chảy của bài báo.

Dưới đây là một số ví dụ về các bài báo mà tôi nghĩ có phần thống kê tốt:

Tiêm vắc-xin BCG làm giảm nguy cơ Nhiễm trùng bệnh lao ở Badgers tiêm chủng và Badger Cubs chưa được tiêm chủng

Một mô hình để dự đoán tỷ lệ tử vong trong ST-STment Segment nâng cấp bệnh nhồi máu cơ tim được điều trị bằng can thiệp mạch vành qua da tiên phát: Kết quả từ đánh giá Pexelizumab trong thử nghiệm nhồi máu cơ tim cấp tính

Khác? Những suy nghĩ về những gì một phần thống kê "tốt" nên bao gồm cũng rất đáng hoan nghênh.

Vào giữa những năm 2000, một nhóm các nhà thống kê y tế đưa người đứng đầu của họ với nhau và đưa ra tuyên bố STROBE ( http://www.strobe-statement.org ): ST rengthening các R eporting của OB nghiên cứu servational trong Ep idemiology. Nó được xuất bản dưới dạng tương tự trong Lancet , PLoS Medicine , Tạp chí Dịch tễ học lâm sàng và một số thứ khác, mà đối với tôi có vẻ như là phần tuyệt vời nhất của toàn bộ bài tập: đặt đầu gần nhau không khó bằng việc thuyết phục một nhóm đa dạng biên tập viên để xuất bản bất cứ điều gì là. Có nhiều danh sách kiểm tra khác nhau dựa trên câu lệnh STROBE giúp bạn xác định phần thống kê "được viết tốt" là gì.

Trong một khu vực không liên quan, Viện Giáo dục Hoa Kỳ đã tích lũy bằng chứng về hiệu suất của các chương trình giáo dục khác nhau trong Công trình Clearinghouse của họ . Cẩm nang về Quy trình và Tiêu chuẩn của họ mô tả những gì tạo nên một nghiên cứu vững chắc (theo các tiêu chuẩn của cộng đồng giáo dục; các nhà sinh học với nền tảng thử nghiệm lâm sàng thấy chúng không phù hợp với những gì FDA yêu cầu). Cảnh báo về spoiler: trong số 10.000 báo cáo nghiên cứu trong cơ sở dữ liệu WWC, chỉ có 500 "đáp ứng các tiêu chuẩn WWC mà không cần đặt trước" ... vì vậy khi bạn nghe ai đó nói về một sản phẩm giáo dục là "dựa trên nghiên cứu", có cơ hội chính xác 95% nó thực sự không có thật, với nghiên cứu được thực hiện bởi các nhà xuất bản sản phẩm đó mà không có nhóm kiểm soát.

Sau đây là một bài viết yêu thích của tôi: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2650104/

Tại đây, một thử nghiệm lâm sàng được kiểm soát rất tốt đã được tiến hành để xác minh những gì người ta thường cho rằng việc ngăn chặn sự bùng phát herpes có thể làm giảm lây truyền HIV. Đây là một ví dụ về kết quả null. Họ cũng không làm mất uy tín bằng chứng của họ bởi vì đây là một thử nghiệm lớn và được kiểm soát tốt. Thiết kế là rất lớn, tất cả các khía cạnh có thể gây nhiễu hoặc thiên vị đã được xem xét.

Điều tôi đánh giá cao về phần thống kê là tính ngắn gọn, tập trung vào các phân tích được chỉ định trước, phân định rõ ràng các giả thuyết chính so với các giả thuyết thứ cấp và từ chối các xung đột lợi ích, mô tả ý định điều trị và phân tích giao thức và giải thích nguồn có thể (s) sai lệch.