Một tương tác thống kê là đáng kể, nhưng tác giả phủ nhận nó. Tại sao?

Tôi đang đánh giá một bài báo về các tương tác thống kê của nó.

Bài báo đang cố gắng thiết lập mối quan hệ giữa kiểm soát huyết áp ít chặt chẽ hơn và tiến triển thành tăng huyết áp nặng. Nó nghi ngờ rằng tăng huyết áp trước đó là một yếu tố tiên lượng (cho ). $p=0.048<0.05$

Bảo vệ của nó là

Giá trị có ý nghĩa rất nhỏ. Điều này có thể là tình cờ. Nếu tăng huyết áp trước đó thực sự là một yếu tố tiên lượng bất lợi, tỷ lệ glucose trong máu thấp sẽ cao hơn ở nhóm kiểm soát ít chặt chẽ hơn và nhóm kiểm soát chặt chẽ, so với những người không bị tăng huyết áp thai kỳ. $p$

Là phòng thủ này thực sự hợp lệ? Lập luận này nghe có vẻ như bác bỏ "tăng huyết áp đã có từ trước" như là một yếu tố nguy cơ tiến triển thành tăng huyết áp nặng.

Dưới đây là dữ liệu.

\begin{array}{cc} Tăng huyết áp từ trước & Ôi R = = 2,11 \\ Tăng huyết áp thai kỳ & Ôi R = = 1,13 \\ p = = 0,048 \end{array}

$\begin{array} {|c|c|} \hline \text{Pre-existing hypertension} & OR=2.11 \\ \hline \text{Gestational hypertension} & OR=1.13 \\ \hline & p=0.048 \\ \hline \end{array}$

\begin{array}{ccc} Tăng huyết áp từ trước & Tiến bộ & Không tiến triển \\ Kiểm soát ít chặt chẽ hơn & 159 & 210 \\ Điều khiển chặt chẽ & 96 & 267 \end{array}

$\begin{array} {|c|c|c|} \hline \text{Pre-existing hypertension} & \text{Progression} & \text{No progression} \\ \hline \text{Less-tight control} & 159 & 210 \\ \text{Tight control} & 96 & 267 \\ \hline \end{array}$

\begin{array}{ccc} Tăng huyết áp thai kỳ & Tiến bộ & Không tiến triển \\ Kiểm soát ít chặt chẽ hơn & 41 & 83 \\ Điều khiển chặt chẽ & 38 & 87 \end{array}

$\begin{array} {|c|c|c|} \hline \text{Gestational hypertension} & \text{Progression} & \text{No progression} \\ \hline \text{Less tight control} & 41 & 83 \\ \text{Tight control} & 38 & 87 \\ \hline \end{array}$

interaction odds

— người dùng2513881
nguồn

Xem ở đây để biết thông tin đầy đủ.

— dùng2513881

Điều quan trọng là, "Giá trị p có ý nghĩa rất nhỏ." Về cơ bản, tác giả tiếp tục nói rằng họ mong đợi một hiệu ứng mạnh hơn và do đó giá trị p nhỏ hơn (bằng chứng mạnh mẽ hơn chống lại giả thuyết null). Cá nhân tôi thích thực tế rằng tác giả này cho rằng giá trị p là cận biên và không chỉ đi với câu trả lời dễ dàng là "Oh p-value <0,05 phải có ý nghĩa thống kê."

— Lauren Goodwin

@Lauren Đối với phản biện, xem xét rằng đây là một tuyên bố bài hoc . Một nhà thí nghiệm thực sự nghiêm ngặt sẽ thiết lập các tiêu chí cả về giá trị p và kích thước hiệu ứng trước và tôn trọng các tiêu chí đó trong đánh giá kết quả của họ. Nếu, như ngụ ý ở đây, tiêu chí giá trị p là 0,05, thì kết quả 0,048 này là đáng kể, theo giai đoạn. Để nhà nước nếu không sẽ giống như thách thức bạn đến một cuộc đua dài hàng dặm, mất, và sau đó tại vạch đích đề xuất rằng cuộc đua thực sự là hai dặm và do đó đã không bị mất.

— whuber

Tôi không có danh tiếng cần thiết để bỏ phiếu, vì vậy tôi sẽ thêm nó làm câu trả lời.

Tôi hoàn toàn đồng ý với những gì @whuber nói. Cách tiếp cận điển hình trong loại nghiên cứu này là một tiên nghiệm tuyên bố một mức độ quan trọng. Trích dẫn từ bài báo, các tác giả thực sự làm điều này,

Để phù hợp với nhiều so sánh được thực hiện, các giá trị P hai đầu nhỏ hơn 0,01 cho các kết quả thứ cấp và dưới 0,001 cho các kết quả khác đã được xem xét để biểu thị ý nghĩa thống kê

và

... Đối với các phân tích thăm dò này, thử nghiệm tính đồng nhất trong ngày Breslow Klein đã được sử dụng và giá trị P dưới 0,05 được xem xét để chỉ ra ý nghĩa thống kê

Để đề cập đến một kết quả là "có ý nghĩa không đáng kể" là hoàn toàn sai khi bạn đã tuyên bố mức của bạn là đáng kể. Hoặc là một cái gì đó có ý nghĩa, hoặc nó không phải là. Chỉ cần thêm, các tác giả cũng tính toán nghiên cứu có 80% năng lượng, giả sử mức phát hiện alpha <0,05.

Mặt khác, nếu các tác giả cung cấp kích thước hiệu ứng (chẳng hạn như OR) có giá trị p <0,05 nhưng cực kỳ gần với 1, thì tôi nghĩ rằng nó hoàn toàn hợp lý để nói rằng "điều này thực sự có ý nghĩa, nhưng đã không có liên quan lâm sàng do kích thước hiệu ứng thấp ".

— demodw
nguồn