Buoni esempi di sezioni statistiche negli articoli di riviste accademiche applicate

Sono un biostatista che lavora in un campo applicato e sono responsabile della stesura della sezione dei metodi statistici per gli articoli su cui collaboro. Nel leggere molti articoli accademici mi sono imbattuto in molti esempi di sezioni di statistiche scritte male (per lo più sono noiose, non informative e mancano di precisione, dettagli e comprensione della metodologia utilizzata).

Indipendentemente dall'argomento e dalla raffinatezza dei metodi statistici utilizzati, quali sono alcuni buoni esempi di sezioni statistiche ben scritte negli articoli di ricerca applicata?

Come definire "ben scritto" è soggettivo, ma descriverei anche una sezione statistica se è lucida, dà (o sembra dare) un quadro completo di come è stata condotta l'analisi, affronta le ipotesi formulate durante l'analisi, e incorpora il processo statistico nel flusso del documento.

Ecco alcuni esempi di articoli che ritengo abbiano buone sezioni statistiche:

La vaccinazione BCG riduce il rischio di infezione da tubercolosi nei tassi vaccinati e nei cuccioli di tasso non vaccinati

Un modello per la previsione della mortalità in caso di infarto miocardico acuto con innalzamento del tratto ST trattato con intervento coronarico percutaneo primario: risultati della valutazione di Pexelizumab nella sperimentazione acuta di infarto del miocardio

Altri? Sono anche ben accetti i pensieri su cosa dovrebbe includere una sezione "buona" delle statistiche.

— CCL
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Capisco la motivazione della tua domanda. Tuttavia, vedo almeno tre problemi con questa domanda. Il primo è che è troppo generale (ampio) e, quindi, difficile / impossibile rispondere in modo completo. Il secondo è che le domande, che contengono attributi "buono", "migliore", "migliore" e simili, non hanno senso se non hanno una chiara specificazione dei criteri per il confronto. Il terzo è che, mentre i termini relativi richiedono criteri, i termini assoluti, come "buono", richiedono risposte altamente ponderate , che non si adattano bene al modello di StackExchange e, soprattutto, con convalida incrociata .

— Aleksandr Blekh,

@AleksandrBlekh Hai ragione sugli standard del nostro sito. Tuttavia, questa domanda fornisce criteri; è IMHO piuttosto limitato; e se le risposte includono un supporto oggettivo , non saranno valutate. (Spero che tutte le risposte che siano puramente opinioni saranno sommariamente cancellate dai membri della comunità di alto livello.) Pertanto ho scelto di non esprimere un voto ravvicinato. Dato che non ci sarà una risposta obiettivamente migliore, però, ho anche creato il thread CW. Dato il suo potenziale interesse e importanza, l'ho anche votato.

— whuber

@whuber: sono d'accordo con il tuo commento. In realtà, il mio non mirava a chiudere la questione, ma a incoraggiare l'OP a riformularla con un focus minimo sulla soggettività (ma, immagino, non è facile, se possibile). Inoltre, ho riletto la domanda e ho notato alcuni criteri che inizialmente mi mancavano. L'ho anche votato.

— Aleksandr Blekh,

Grazie ad entrambi per i vostri commenti e voti e sono d'accordo. È una domanda MOLTO ampia e non cerco affatto una "risposta" definitiva; Sono interessato a raccogliere esempi di sezioni statistiche che altri statistici applicati considerano approfondite, informative, logiche e, idealmente, elegantemente scritte. Un breve pezzo di Nature a gennaio ha indicato (un post sul blog che indicava) una scrittura scientifica accademica "ben scritta" e sono curioso di vedere ciò che altri praticanti considerano la bella scrittura statistica.

— ccl

@ccl non informativo e carente sono sicuramente valide critiche alle sezioni di analisi, ma noiose? È quasi desiderabile nel mio libro. Gran parte della scienza è noiosa: la scienza non è scoperta, la scienza è verifica.

— AdamO,

Risposte:

A metà degli anni 2000, un gruppo di esperti di statistica medica ha messo insieme le loro teste e la dichiarazione rilasciata STROBE ( http://www.strobe-statement.org ): ST rengthening la R eporting di OB studi servational in Ep idemiology. È stato pubblicato nella stessa forma su Lancet , PLoS Medicine , Journal of Clinical Epidemiology e molti altri, che per me sembra la parte più sorprendente dell'intero esercizio: mettere insieme le teste non è così difficile come convincere un gruppo eterogeneo di redattori per pubblicare tutto come è. Esistono varie liste di controllo basate sull'istruzione STROBE che ti aiutano a definire cos'è una parte statistica "ben scritta".

In un'area non correlata, l'Istituto di istruzione degli Stati Uniti ha accumulato prove sull'esecuzione dei vari programmi educativi nella loro What Works Clearinghouse . Il loro Manuale di procedure e standard delinea ciò che costituisce un solido studio (secondo gli standard della comunità educativa; i biostatisti con esperienza in studi clinici li trovano abbastanza al di sotto di ciò che richiede la FDA). Avviso spoiler: dei 10.000 rapporti di studio nella banca dati WWC, solo 500 "soddisfano gli standard WWC senza riserve" ... quindi quando senti qualcuno dire di un prodotto educativo che è "basato sulla ricerca", c'è esattamente il 95% di possibilità in realtà è falso, con ricerche condotte dagli editori di quel prodotto senza il gruppo di controllo.

— StasK
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Quello che segue è un mio articolo preferito: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2650104/

Qui è stato condotto uno studio clinico molto ben controllato per verificare quale fosse la convinzione comunemente diffusa che la soppressione degli scoppi di herpes potesse ridurre la trasmissione dell'HIV. È un esempio di risultato nullo. Inoltre non screditano le loro prove perché è un processo enorme e ben controllato. Il design è immenso, sono stati considerati tutti gli aspetti di possibile confusione o distorsione.

Ciò che apprezzo della sezione statistica è la sua brevità, la sua attenzione su analisi pre-specificate, che delineano chiaramente le ipotesi primarie rispetto a secondarie e la dichiarazione di non responsabilità per conflitti di interesse, descrivendo analisi intent-to-treat e per protocollo e spiegando la possibile fonte (s) di pregiudizio.

— ADAMO
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