Имеет ли смысл критерий значимости сравнивать рандомизированные группы на исходном уровне?

Многие работы рандомизированного контролируемого исследования (РКИ) сообщают о значимых тестах базовых параметров сразу после / до рандомизации, чтобы показать, что группы действительно похожи. Это часто является частью таблицы «базовых характеристик». Однако тесты значимости измеряют вероятность случайного получения наблюдаемой (или более сильной) разницы, не так ли? И если тест является значимым, мы заключаем, что есть истинная разница, потому что случайная разница такой степени была бы маловероятной . Имеет ли смысл критерий значимости после рандомизации, когда мы знаем, что любая разница должна быть случайной ?

Проверка гипотезы будет бессмысленной, но может оказаться полезной проверка значимости.

Проверка гипотез будет проверять нулевую гипотезу, которая уже известна как истинная, как ясно из вашего вопроса. Глупо применять статистический тест к любой гипотезе, имеющей значение истинности, уже известное по абсолютно достоверной информации.

Тест значимости дает значение P, которое, как вы уже сказали, снова указывает на вероятность получения данных как экстремальных или более экстремальных при нулевой гипотезе. Тем не менее, мне кажется, что такое значение P может быть истолковано таким образом, что приравнивается к ответу на вопрос «Как часто можно ожидать, что разница в базовых значениях будет такой же большой или большей?» Ответ может быть полезен, даже если неясно, для какой цели.