Хорошие примеры разделов статистики в прикладных статьях академического журнала

Я биостатист, работаю в прикладной области, и я отвечаю за написание раздела методов статистики для статей, над которыми я сотрудничаю. Читая много научных статей, я натолкнулся на множество примеров плохо написанных разделов статистики (в основном они скучные, неинформативные и лишенные точности, детализации и понимания используемой методологии).

Независимо от предмета и сложности используемых статистических методов, каковы хорошие примеры хорошо написанных разделов статистики в статьях прикладных исследований?

Как определить «хорошо написано» субъективно, но я бы описал раздел статистики, также хорошо написанный, если он ясен, дает (или, кажется, дает) полную картину того, как проводился анализ, обращается к предположениям, сделанным в ходе анализа, и включает статистический процесс в поток бумаги.

Вот несколько примеров статей, которые, я думаю, имеют хорошие разделы статистики:

Вакцинация БЦЖ снижает риск заражения туберкулезом у вакцинированных барсуков и непривитых детенышей барсука

Модель прогнозирования смертности при остром инфаркте миокарда с подъемом сегмента ST при первичном чрескожном коронарном вмешательстве: результаты оценки пекселизумаба в исследовании по острому инфаркту миокарда

Другие? Мысли о том, что должен включать «хороший» раздел статистики, также приветствуются.

— CCl
источник

Я понимаю мотивацию вашего вопроса. Однако я вижу, как минимум, три проблемы с этим вопросом. Во-первых, оно слишком общее (широкое) и, следовательно, трудно / невозможно дать исчерпывающий ответ. Во-вторых, вопросы, содержащие «хорошие», «лучшие», «лучшие» и подобные атрибуты, ИМХО не имеют смысла, если в них нет четкой спецификации критериев для сравнения. Третий заключается в том, что, хотя относительные термины требуют критериев, абсолютные термины, такие как «хорошие», требуют высокопрофессиональных ответов, которые не вписываются в модель StackExchange и, особенно, в перекрестную проверку .

— Александр Блех

@AleksandrBlekh Вы правы насчет стандартов нашего сайта. Тем не менее, этот вопрос предоставляет критерии; это довольно узконаправленное ИМХО; и если ответы включают объективную поддержку , они не будут высказаны. (Я надеюсь, что любые ответы, которые являются чисто мнениями, будут в кратчайшие сроки удалены членами сообщества с высокими репутациями.) Поэтому я решил не проводить закрытое голосование. Учитывая, что не будет одного объективно лучшего ответа, я также сделал тему CW. Учитывая его потенциальный интерес и важность, я также проголосовал за это.

— whuber

@whuber: я согласен с вашим комментарием. На самом деле, моя цель не заключалась в том, чтобы закрыть вопрос, а в том, чтобы побудить ФП сформулировать его с минимальной субъективностью (но, думаю, это непросто, если вообще возможно). Кроме того, я перечитал вопрос и заметил некоторые критерии, которые я пропустил изначально. Я также проголосовал за это.

— Александр Блех

Спасибо вам обоим за ваши комментарии и голоса, и я согласен. Это ОЧЕНЬ широкий вопрос, и я совсем не ищу окончательного «ответа»; Мне интересно собрать примеры разделов статистики, которые другие прикладные статистики считают основательными, информативными, логичными и - в идеале - элегантно написанными. Короткий кусок в природе в январе указал (блоге , которые указывали) «хорошо написано» академической научной письменной форме и мне интересно посмотреть , что другие практикующие считают красивой статистической письменной форме.

— ccl

@ccl неинформативны и недостоверны, безусловно, являются правильной критикой разделов анализа, но скучно? Это почти желательно в моей книге. Большая часть науки скучна: наука не открытие, наука проверка.

— AdamO

Ответы:

В середине 2000 - х годов, группа медицинских статистиков свои головы вместе и выпустил СТРОБА заявление ( http://www.strobe-statement.org ): ST rengthening в R eporting из OB servational исследований в Ер idemiology. Он был опубликован в той же форме в журнале Lancet , PLoS Medicine , Journal of Clinical Epidemiology и некоторых других, что, на мой взгляд, является самой удивительной частью всего упражнения: собрать головы не так сложно, как убедить разнообразную группу людей. Редакторы публикуют все как есть. Существуют различные контрольные списки, основанные на утверждении STROBE, которые помогут вам определить, что такое «хорошо написанная» статистическая часть.

В какой-то другой области Институт образования США накапливает доказательства эффективности различных образовательных программ в своем центре обмена информацией What Works . В их Руководстве по процедурам и стандартам изложено, что представляет собой серьезное исследование (по стандартам образовательного сообщества; биостатисты с опытом клинических испытаний считают, что они не соответствуют требованиям FDA). Оповещение спойлера: из 10000 отчетов об исследованиях в базе данных WWC только 500 "соответствуют стандартам WWC без оговорок" ... поэтому, когда вы слышите, как кто-то говорит об образовательном продукте, что он "основан на исследованиях", вероятность составляет точно 95% это на самом деле фальшивка, с исследованиями, проводимыми издателями этого продукта без контрольной группы.

— StasK
источник

Вот моя любимая статья: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2650104/

Здесь было проведено очень хорошо контролируемое клиническое исследование, чтобы проверить, каково распространенное мнение, что подавление вспышек герпеса может снизить передачу ВИЧ. Это пример нулевого результата. Они также не дискредитируют свои доказательства, потому что это огромный и хорошо контролируемый процесс. Дизайн огромен, все аспекты возможного смешения или предвзятости были рассмотрены.

Что я ценю в разделе статистики, так это его краткость, сосредоточенность на предварительно определенных анализах, четкое разграничение первичных и вторичных гипотез и отказ от ответственности за конфликт интересов, описание анализа намерений и протоколов и объяснение возможного источника уклон.

— Adamo
источник