Ist ein Signifikanztest sinnvoll, um randomisierte Gruppen zu Studienbeginn zu vergleichen?

Viele randomisierte kontrollierte Studien (RCT) berichten über Signifikanztests für Basisparameter unmittelbar nach / vor der Randomisierung, um zu zeigen, dass die Gruppen tatsächlich ähnlich sind. Dies ist häufig Teil einer Tabelle "Grundlinienmerkmale". Signifikanztests messen jedoch die Wahrscheinlichkeit, den beobachteten (oder einen stärkeren) Unterschied zufällig zu erhalten, nicht wahr? Und wenn der Test signifikant ist, schließen wir, dass es einen echten Unterschied gibt, da ein zufälliger Unterschied in diesem Ausmaß unwahrscheinlich wäre . Ist ein Signifikanztest nach der Randomisierung sinnvoll, wenn wir wissen, dass ein Unterschied zufällig sein muss ?

Ein Hypothesentest wäre unsinnig, aber ein Signifikanztest kann nützlich sein.

Der Hypothesentest würde eine Nullhypothese testen, von der bereits bekannt ist, dass sie wahr ist, wie Ihre Frage klar macht. Es ist albern, einen statistischen Test auf jede Hypothese anzuwenden, deren Wahrheitswert bereits über absolut zuverlässige Informationen bekannt ist.

Ein Signifikanztest liefert einen P-Wert, der, wie Sie bereits sagen, die Wahrscheinlichkeit angibt, Daten angesichts der Nullhypothese als extrem oder extremer zu erhalten. Es scheint mir jedoch, dass ein solcher P-Wert so interpretiert werden kann, dass er einer Antwort auf die Frage entspricht: "Wie oft kann ich einen Unterschied bei den Basiswerten erwarten, der diesmal so groß oder größer ist?" Die Antwort kann nützlich sein, auch wenn nicht klar ist, zu welchem ​​Zweck.