Interaksi statistik itu penting, tetapi penulis menyangkalnya. Mengapa?

Saya mengevaluasi artikel jurnal tentang interaksi statistiknya.

Artikel ini mencoba untuk membangun hubungan antara kontrol tekanan darah yang kurang ketat dan perkembangan menjadi hipertensi berat. Ini mencurigai bahwa hipertensi yang sudah ada sebelumnya adalah faktor prognostik (diberikan $p=0.048<0.05$ ).

Pertahanannya adalah itu

Itu $p$ -nilai sedikit signifikan. Ini mungkin kebetulan. Jika hipertensi yang sudah ada sebelumnya benar-benar merupakan faktor prognostik yang merugikan, tingkat glukosa darah rendah seharusnya lebih tinggi pada kelompok kontrol yang kurang ketat dan kelompok kontrol yang ketat, dibandingkan dengan mereka yang tidak memiliki hipertensi gestasional.

Apakah pertahanan ini benar-benar valid? Argumen ini terdengar seperti menyangkal "hipertensi yang sudah ada sebelumnya" sebagai faktor risiko untuk berkembang menjadi hipertensi berat.

Di bawah ini adalah datanya.

\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 pengguna2513881
sumber

Lihat di sini untuk informasi lengkap.

user2513881

Kuncinya adalah, "Nilai-p sedikit signifikan." Pada dasarnya, penulis melanjutkan dengan mengatakan bahwa mereka mengharapkan efek yang lebih kuat dan dengan demikian nilai-p yang lebih kecil (bukti yang lebih kuat terhadap hipotesis nol). Saya pribadi menyukai kenyataan bahwa penulis ini menganggap bahwa nilai-p adalah marginal dan tidak hanya sesuai dengan jawaban mudah "Oh nilai-p <0,05 harus signifikan secara statistik."

Lauren Goodwin

@Lauren Untuk counterpoint, pertimbangkan bahwa ini adalah pernyataan post hoc . Eksperimen yang benar-benar ketat akan menetapkan kriteria untuk nilai-p dan ukuran efek di muka dan menghormati kriteria tersebut dalam penilaian mereka terhadap hasil. Jika, seperti tersirat di sini, kriteria p-value adalah 0,05, maka hasil ini 0,048 adalah signifikan, titik. Menyatakan sebaliknya akan mirip dengan menantang Anda untuk berlomba satu mil, kalah, dan kemudian di garis finish mengusulkan bahwa balapan itu benar-benar dua mil dan karenanya belum hilang.

whuber

Saya tidak memiliki reputasi yang diperlukan untuk memilih, jadi saya akan menambahkannya sebagai jawaban.

Saya sepenuhnya setuju dengan apa yang dikatakan @whuber. Pendekatan khas dalam jenis studi ini adalah untuk apriori menyatakan tingkat signifikansi. Dikutip dari artikel, penulis memang melakukan ini,

Untuk mengakomodasi banyak perbandingan yang dibuat, nilai P dua sisi kurang dari 0,01 untuk hasil sekunder dan kurang dari 0,001 untuk hasil lain dianggap mengindikasikan signifikansi statistik.

dan

... untuk analisis eksplorasi ini, uji homogenitas Breslow-Day digunakan dan nilai P kurang dari 0,05 dianggap mengindikasikan signifikansi statistik

Menyebutkan hasil sebagai "signifikan secara marginal" jelas salah ketika Anda telah menyatakan level Anda sebagai signifikan. Entah sesuatu itu signifikan, atau tidak. Sebagai tambahan, penulis juga menghitung studi ini memiliki kekuatan 80%, dengan asumsi tingkat deteksi alpha <0,05.

Di sisi lain, jika penulis memberikan ukuran efek (seperti OR) yang memiliki nilai-p <0,05 tetapi sangat dekat dengan 1, maka saya pikir itu sepenuhnya dibenarkan untuk mengatakan "ini memang signifikan, tetapi memiliki tidak ada relevansi klinis karena ukuran efek yang rendah ".

Demodw
sumber

Interaksi statistik itu penting, tetapi penulis menyangkalnya. Mengapa?

Jawaban: