用于确定科学研究中可忽略效应量的反分析
统计方法学
2023-03-17 v1 定量方法
摘要
科学实验所研究的干预措施会显示出意义较大、可忽略地小或不确定地宽泛的效应量证据。此前,我们提出反分析(contra-analysis)作为一种决策过程,通过使用反图(contra plots)在广泛相关的实验间比较效应量,以帮助确定哪些干预具有意义较大的效应。在此,我们扩展反图的使用,以确定哪些结果具有可忽略(近零)效应量的证据。确定效应量是否可忽略对于排除替代科学解释以及识别干预与所测变量间的近似独立性十分重要。我们说明反图可对跨研究的可忽略效应量打分、基于广泛相关结果指导可忽略性阈值的选取,并通过假设检验确定哪些结果具有可忽略效应的证据。没有其他数据可视化能同时完成这三项分析可忽略效应量的任务。我们在生物医学研究的真实数据上演示了该分析技术。反图的这一新应用可将具有高强度(效应量区间估计窄且近零)的统计不显著结果与低强度(效应量区间估计宽)者区分开。这种界定有助于解决科学中的文件抽屉问题,即统计不显著结果因其解释模糊且非标准而被少报。借助我们提出的流程,被界定为可忽略效应的结果将被视为近零效应量的强有力且可发表的证据。
引用
@article{arxiv.2303.09428,
title = {Contra-Analysis for Determining Negligible Effect Size in Scientific Research},
author = {Bruce A. Corliss and Yaotian Wang and Heman Shakeri and Philip E. Bourne},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.09428},
year = {2023}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:2210.04867