Wer hat Recht, der Statistiker oder der Chirurg?

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Betrachten Sie den unten beschriebenen Fall von Peacock (1972). Diese Passage scheint zu implizieren, dass der junge Statistiker eine kluge, korrekte Aussage macht.

Aber ist er?

experiment-design clinical-trials

— statslearner2
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Ihr Titel / Ihre Frage impliziert, dass wir feststellen können sollten, welcher "(und nur einer) von ihnen richtig ist". Der Chirurg könnte die Prognose des Patienten mit und ohne Operation richtig verstehen, aber er kann dies nicht zur Zufriedenheit des Statistikers beweisen. Es gibt andere Forschungsoptionen als die zufällige Zuordnung zur Operation, z. B. das Auffinden von Fällen, die der behandelten Population entsprechen, anhand der wichtigsten Kovariaten vor der Behandlung.

— Michael Bishop

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@ MichaelBishop Sie können argumentieren, dass beide richtig sind, kein Problem, solange Sie festlegen, unter welchen Annahmen jeder von ihnen richtig wäre.

— Statslearner2

@ MichaelBishop In diesem Beispiel würde ich argumentieren, dass die Position des Junior-Statistikers angesichts der Art der Operation sehr schwer zu verteidigen ist.

— Statslearner2

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Ist das eine Frage für ein Thema?

— Glen_b -Reinstate Monica

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@Glen_b es ist theoretisch, der Absatz scheint zu implizieren, dass der Chirurg falsch ist, aber das scheint aus der Perspektive der statistischen Entscheidungstheorie umstritten zu sein.

— Statslearner2

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Da der Statistiker keine Aussagen gemacht hat, kann er sich nicht irren. Er hat nur zwei Fragen gestellt: 1) Hattest du Kontrollen? und 2) Welche Hälfte?

Der Chirurg liegt eindeutig falsch, es sei denn, a) jeder von ihm behandelte Patient hat überlebt und b) kein Patient, der nicht behandelt wurde, würde überleben (oder natürlich umgekehrt).

Sowohl der Chirurg als auch der Statistiker machen gute Punkte.

— Peter Flom - Monica wieder einsetzen
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Danke, aber Ihre Bedingungen scheinen zu streng. Was ist, wenn a) die meisten behandelten Patienten überlebten und b) die meisten unbehandelten Patienten starben? Ich würde behaupten, dass der Statistiker in der Tat falsch sein kann, da er vorschlägt, dass wir nichts wissen oder behaupten können, ohne eine RCT durchzuführen.

— Statslearner2

@ statslearner2 "Kontrollen" ≠ "Randomisierung", und der Statistiker in der zitierten Geschichte schlug keine Randomisierung vor oder implizierte sie, sondern nannte sie explizit und stimmte einer Definition von Kontrollen zu.

— Alexis

Die andere Möglichkeit ist, dass das "Publikum" 6 Monate nach der Operation abgehalten wird. Diejenigen mit Gefäßrekonstruktion leben 1 Jahr und diejenigen ohne leben länger.

— AdamO

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Das klingt sehr nach der Geschichte über einen der Söhne in der vierten Generation der Pearson-Familie, der Sanitäter wurde. Er half nicht der Hälfte seiner Patienten mit einem Herzstillstand, um zu testen, ob das Helfen oder Nichthelfen wesentlich hilfreich war, um das Herz wieder zum Schlagen zu bringen.

Ein Enkel von Joan Fisher und Joerge Box führt derzeit ein Projekt für die Abschlussprüfung als Fluglotse durch. Er testet an der Hälfte des Piloten, ob sie besser fliegen und weniger oft abstürzen, wenn er nicht mit ihnen spricht.

Glaubst du, sie haben Recht damit?

— Sextus Empiricus
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Es gibt viele Variationen dieses Witzes, wie zum Beispiel, dass noch nie ein Doppelblindtest für die Wirksamkeit von Fallschirmen durchgeführt wurde. Wie können wir also wissen, dass sie nützlich sind? usw.

— Amöbe

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@ Amöbe Siehe Yeh et al. , "Fallschirmgebrauch zur Verhinderung von Tod und schwerem Trauma beim Springen aus dem Flugzeug: randomisierte kontrollierte Studie", BMJ 2018; 363: k5094 dx.doi.org/10.1136/bmj.k5094 (veröffentlicht eine Woche nach Ihrem Kommentar).

— whuber

Ah, ich verstehe, es ist ein Witz. Ich dachte, Statistik-Lernender sei ernst und aus diesem Grund habe ich es extremer gemacht, zu zeigen, dass das Argument nicht richtig ist (Die Lösung lautet: Nicht alles Wissen muss aus einem Test stammen, aber es kann auch aus Vorkenntnissen abgeleitet werden).

— Sextus Empiricus

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Der Statistiker klingt wie ein Frequentist, und er hat Recht, wenn wir die Dinge als Beweismittel betrachten. Insbesondere haben wir zu diesem Zeitpunkt keine direkten Beweise für die Wirksamkeit der Wirksamkeit des Chirurgen.

Für die meisten Statistiker vielleicht überraschend, nimmt der Chirurg eher eine Bayes'sche Perspektive ein. Das heißt, aufgrund seiner fortgeschrittenen medizinischen Kenntnisse ist er sehr stark davon überzeugt, dass seine Verfahren seinen Patienten helfen. Er ist ein Mensch, also muss er erkennen, dass er genau weiß , wie effektiv seine Behandlungen sind, aber er ist auch so zuversichtlich, dass es positiv ist, dass der langfristige Nutzen für ihn besser ist, jeden Patienten zu behandeln, als Kontrollen zu sammeln, wer wird mit sehr hoher Wahrscheinlichkeit schlechter dran sein, als wenn sie nur behandelt würden, um Daten zu sammeln, die bestätigen, was er bereits weiß. Während das Sammeln von Daten zu Kontrollen informativ sein kann, ist es für die Kontrollen gefährlich und es ist unwahrscheinlich, dass bei zukünftigen Entscheidungen Unterschiede auftreten. Daher ist es für ihn logisch, keine Steuerelemente zu verwenden.

Wer ist richtig? Nun, der Statistiker hat sicherlich Recht, dass wir keine Daten haben, die belegen, dass die Methoden des Chirurgen effektiv sind.

Aber der Mangel an Beweisen bedeutet nicht, dass der Chirurg falsch liegt! Vorausgesetzt, der Chirurg ist nicht zu zuversichtlich , hat der Chirurg auch Recht, dass das Sammeln von Daten zu Kontrollen nicht ethisch vertretbar ist. Worauf es ankommt, ist: Vertrauen Sie dem Vertrauen des Chirurgen?

— Cliff AB
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Bieten Sie uns die Wahl zwischen Science-by-Evidence und Science-by-Authority? ;-)

— whuber

@whuber: wie wäre es mit "science-by-personal-trust"? Darüber hinaus ist es aber nicht nur eine Frage der Wissenschaft.

— Cliff AB

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Der Chirurg hat recht.

Die Menschen, die gelitten haben oder gestorben sind, weil sie diese Operation nicht erhalten haben, dienen als Kontrollgruppe. Es wäre besser, dies zu formalisieren und die verbesserte Leistung zu quantifizieren (z. B. 70% Sterblichkeitsrate gegenüber 10%), aber wir haben eine Gruppe, mit der wir vergleichen können.

Nun ... wenn der Chirurg behauptet, dass seine Behandlung Leben gerettet hat, die Patienten jedoch ohne das Verfahren gut zurechtkommen, ist der Erfolg der Behandlung nicht so bemerkenswert. Das Gegenteil ist jedoch impliziert.

Die "welche halbe" Zeile ist falsch. Nichts deutet darauf hin, dass das Verfahren des Chirurgen zum Tod führt. Vielleicht hilft es im Vergleich zu einer Kontrollgruppe nicht, aber es klingt sicherlich so, als ob die meisten Patienten überleben. Die Operation an einem Patienten bedeutet sicherlich nicht, dass er dazu verdammt ist, im OP zu sterben.

— Dave
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Nun, alle Patienten werden sterben ... irgendwann.

— Matt Krause

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"Die Menschen, die gelitten haben oder gestorben sind, weil sie diese Operation nicht erhalten haben, dienen als Kontrollgruppe." Ich weiß, dass dies eher eine mentale Übung ist, aber im Allgemeinen ist dies eine sehr fehlerhafte Analyse. Ohne Frage unterscheiden sich Probanden, die versuchen, die Operation durchzuführen, erheblich von Probanden, die die geschätzten Auswirkungen nicht und im Allgemeinen stark beeinflussen. Ein klassisches Beispiel für diese Art von Fehler ist die berüchtigte HRT-Studie .

— Cliff AB