Eine statistische Interaktion ist signifikant, aber der Autor bestreitet sie. Warum?

Ich bewerte einen Zeitschriftenartikel hinsichtlich seiner statistischen Wechselwirkungen.

Der Artikel versucht, eine Beziehung zwischen einer weniger strengen Kontrolle des Blutdrucks und dem Fortschreiten zu schwerem Bluthochdruck herzustellen. Es wird vermutet, dass eine vorbestehende Hypertonie ein Prognosefaktor ist (gegeben ). $p=0.048<0.05$

Ihre Verteidigung ist das

Der Wert ist geringfügig signifikant. Dies kann zufällig sein. Wenn vorbestehende Hypertonie wirklich ein nachteiliger Prognosefaktor wäre, hätte die Rate niedriger Blutzuckerwerte in der weniger engen Kontrollgruppe und der engen Kontrollgruppe höher sein müssen als in der Gruppe ohne Schwangerschaftshypertonie. $p$

Ist diese Verteidigung wirklich gültig? Dieses Argument klingt so, als würde man "vorbestehende Hypertonie" als Risikofaktor für das Fortschreiten zu schwerer Hypertonie widerlegen.

Unten sind die Daten.

\begin{array}{cc} Pre-existing hypertension & O R = 2.11 \\ Gestational hypertension & O 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} Pre-existing hypertension & Progression & No progression \\ Less-tight control & 159 & 210 \\ Tight control & 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} Gestational hypertension & Progression & No progression \\ Less tight control & 41 & 83 \\ Tight control & 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

— user2513881
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Sehen Sie hier für weitere Informationen.

— user2513881

Der Schlüssel lautet: "Der p-Wert ist geringfügig signifikant." Im Wesentlichen sagte der Autor weiter, sie hätten einen stärkeren Effekt und damit einen kleineren p-Wert erwartet (stärkere Beweise gegen die Nullhypothese). Ich persönlich mag die Tatsache, dass dieser Autor der Ansicht ist, dass der p-Wert marginal ist und nicht nur mit der einfachen Antwort "Oh, p-Wert <0,05 muss statistisch signifikant sein" übereinstimmt.

— Lauren Goodwin

@Lauren Betrachten Sie als Kontrapunkt, dass dies eine Post-hoc- Anweisung ist. Ein wirklich strenger Experimentator würde im Voraus Kriterien sowohl für p-Werte als auch für Effektgrößen festlegen und diese Kriterien bei der Bewertung der Ergebnisse berücksichtigen. Wenn, wie hier impliziert, das p-Wert-Kriterium 0,05 ist, ist dieses Ergebnis von 0,048 eine signifikante Periode. Anders zu sagen, würde bedeuten, Sie zu einem kilometerlangen Rennen herauszufordern, zu verlieren und dann an der Ziellinie vorzuschlagen, dass das Rennen wirklich zwei Meilen lang war und daher nicht verloren gegangen ist.

— whuber

Ich habe nicht den erforderlichen Ruf, um abzustimmen, daher füge ich ihn stattdessen als Antwort hinzu.

Ich stimme voll und ganz dem zu, was @whuber gesagt hat. Der typische Ansatz bei dieser Art von Studie besteht darin, a priori ein Signifikanzniveau zu deklarieren. Aus dem Artikel zitiert, tun die Autoren dies tatsächlich,

Um den vielen durchgeführten Vergleichen Rechnung zu tragen, wurden zweiseitige P-Werte von weniger als 0,01 für die sekundären Endpunkte und weniger als 0,001 für andere Endpunkte als Hinweis auf statistische Signifikanz angesehen

und

... für diese explorativen Analysen wurde der Breslow-Day-Homogenitätstest verwendet, und P-Werte von weniger als 0,05 wurden als Hinweis auf statistische Signifikanz angesehen

Ein Ergebnis als "geringfügig signifikant" zu erwähnen, ist eindeutig falsch, wenn Sie Ihre Level bereits als signifikant deklariert haben. Entweder ist etwas von Bedeutung oder nicht. Um nur hinzuzufügen, berechneten die Autoren auch, dass die Studie eine Leistung von 80% hatte, unter der Annahme eines Nachweisniveaus von Alpha <0,05.

Wenn die Autoren andererseits eine Effektgröße (wie den OR) angeben, die einen p-Wert <0,05 hat, aber extrem nahe bei 1 liegt, ist es meines Erachtens völlig gerechtfertigt zu sagen: "Dies war zwar signifikant, hat es aber getan." keine klinische Relevanz aufgrund der geringen Effektgröße ".

— demodw
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