Kto ma rację, statystyki lub chirurg?

9

Rozważ przypadek opisany poniżej z Peacock (1972). Ten fragment zdaje się sugerować, że młody statystyk przedstawia mądre, prawidłowe stwierdzenie.

Ale czy on jest?

wprowadź opis zdjęcia tutaj

statslearner2
źródło
6
Z twojego tytułu / pytania wynika, że ​​powinniśmy być w stanie ustalić, który „jeden (i tylko jeden) z nich ma rację”. Chirurg może mieć rację, rozumiejąc rokowanie pacjentów z operacją i bez niej, ale nie może tego udowodnić w sposób zadowalający dla statystyki. Istnieją opcje badawcze inne niż losowe przypisanie do operacji, takie jak znalezienie przypadków pasujących do leczonej populacji na kluczowych zmiennych towarzyszących przed leczeniem.
Michael Bishop
3
@MichaelBishop możesz argumentować, że oba mają rację, nie ma problemu, pod warunkiem, że określisz, które założenia byłyby właściwe dla każdego z nich.
statslearner2
@MichaelBishop w tym konkretnym przykładzie argumentowałbym, że pozycja młodszego statystyki jest bardzo trudna do obrony, biorąc pod uwagę charakter operacji.
statslearner2
1
Czy to pytanie do jakiegoś przedmiotu?
Glen_b
3
@Glen_b jest teoretyczny, akapit wydaje się sugerować, że chirurg się mylił, ale wydaje się to dyskusyjne z perspektywy teorii decyzji statystycznych.
statslearner2

Odpowiedzi:

3

Ponieważ statystyk nie wypowiedział się, nie może się mylić. Zadał tylko dwa pytania: 1) Czy miałeś kontrolę? i 2) Która połowa?

Chirurg wyraźnie się myli, chyba że: a) Każdy leczony pacjent przeżył ib) Żaden pacjent, który nie był leczony, nie przeżył (lub, oczywiście, odwrotnie).

Zarówno chirurg, jak i statystycy robią dobre punkty.

Peter Flom
źródło
Dzięki, ale twoje warunki wydają się zbyt surowe. Co jeśli a) większość leczonych pacjentów przeżyła i b) większość nieleczonych pacjentów zmarła? Twierdziłbym, że statystyki mogą się mylić, ponieważ sugeruje, że nie możemy nic wiedzieć ani twierdzić bez przeprowadzenia RCT.
statslearner2
@ statslearner2 „Controls” ≠ „randomization”, a statystyk w cytowanym opowiadaniu nie zaproponował ani nie sugeruje randomizacji, ale wyraźnie nazwał i zgodził się z definicją kontroli.
Alexis,
Inną możliwością jest to, że „publiczność” odbywa się 6 miesięcy po op. Osoby z rekonstrukcją naczyń żyją 1 rok, a osoby bez życia dłużej.
AdamO,
1

Brzmi to bardzo podobnie do opowieści o jednym z synów czwartego pokolenia rodziny Pearson, który został ratownikiem medycznym. Kiedyś nie pomagał połowie swoich pacjentów z zatrzymaniem akcji serca, aby sprawdzić, czy pomoc nie była znacząco pomocna w ponownym biciu serca.

Wnuk Joan Fisher i Joerge Box obecnie wykonuje projekt do egzaminu końcowego jako kontroler ruchu lotniczego. Sprawdza na połowie pilota, czy będą latać lepiej i rzadziej będą się rozbijać, jeśli nie będzie z nimi rozmawiał.

Czy uważasz, że mają rację?

Sextus Empiricus
źródło
Istnieje wiele odmian tego dowcipu, np. Nigdy nie przeprowadzono podwójnie ślepej próby skuteczności spadochronów, aby dowiedzieć się, czy są one przydatne; itp.
ameba
5
@Amoeba See Yeh i in. „Spadochron wykorzystanie, aby zapobiec śmierci i poważny uraz podczas skakania z aricraft: randomizacją” BMJ 2018; 363: k5094 dx.doi.org/10.1136/bmj.k5094 (opublikowana tydzień po swoim komentarzu).
whuber
ah, rozumiem, to żart. Myślałem, że statslearner jest poważny iz tego powodu bardziej ekstremalnie pokazałem, że argument jest niewłaściwy (Rozwiązanie jest takie: nie cała wiedza musi pochodzić z testu, ale można ją również wywnioskować z wcześniejszej wiedzy).
Sextus Empiricus
1

Statystyki brzmią jak częsty, i ma rację, jeśli spojrzymy na to pod względem dowodów. W szczególności w tym momencie nie mamy bezpośrednich dowodów na skuteczność skuteczności chirurga.

Być może zaskakujące dla większości statystyk, chirurg przyjmuje bardziej Bayesowską perspektywę. Oznacza to, że ze względu na swoją zaawansowaną wiedzę medyczną jest bardzo przekonany, że jego procedury pomagają pacjentom. Jest człowiekiem, więc musi zdać sobie sprawę, że dokładnie wie , jak skuteczne są jego terapie, ale jest też tak pewny, że pozytywne jest, że długoterminowa korzyść jest lepsza dla niego w leczeniu każdego pacjenta niż w celu zebrania kontroli, kto będzie z bardzo dużym prawdopodobieństwem byłoby gorzej, niż gdyby traktowano je wyłącznie w celu zebrania danych, które potwierdzają to, co już wie. Dlatego gromadzenie danych na temat kontroli może mieć charakter informacyjny, jest jednak niebezpieczne dla kontroli i nie spowoduje żadnych różnic w przyszłych decyzjach. Dlatego logiczne jest, że nie używa kontroli.

Kto ma rację? Statystyk ma z pewnością rację, że nie mamy żadnych danych wskazujących na skuteczność metod chirurga.

Ale brak dowodów nie oznacza, że ​​chirurg się myli! Zakładając, że chirurg nie jest zbyt pewny siebie , chirurg ma również rację, że zbieranie danych dotyczących kontroli nie jest etyczne. Wszystko sprowadza się do: czy ufasz pewności chirurga?

Cliff AB
źródło
3
Czy oferujesz nam wybór między nauką według dowodów i nauką według władzy? ;-)
whuber
@whuber: co powiesz na „science-by-personal-trust”? Co więcej, nie jest to tylko kwestia nauki.
Cliff AB
0

Chirurg ma rację.

Ludzie, którzy cierpieli lub zmarli, ponieważ nie dostali tej operacji, służą jako grupa kontrolna. Lepiej byłoby sformalizować to i obliczyć poprawę wydajności (np. Wskaźnik umieralności 70% w porównaniu z 10%), ale mamy grupę, z którą możemy się porównać.

Teraz ... jeśli chirurg twierdzi, że jego leczenie uratowało mu życie, ale pacjenci mieli tendencję do radzenia sobie bez zabiegu, to sukces leczenia nie jest tak niezwykły. Sugeruje się jednak coś wręcz przeciwnego.

Wiersz „która połowa” jest nieprawidłowy. Nic nie sugeruje, że procedura chirurga powoduje śmierć. Być może nie pomaga to w porównaniu z grupą kontrolną, ale z pewnością brzmi tak, jakby większość pacjentów przeżyła. Operowanie pacjenta z pewnością nie sugeruje, że są skazani na śmierć w sali operacyjnej.

Dave
źródło
Wszyscy pacjenci umrą .... w końcu.
Matt Krause,
1
„Ludzie, którzy cierpieli lub zmarli, ponieważ nie dostali tej operacji, służą jako grupa kontrolna”. Znam to bardziej jako ćwiczenie mentalne, ale ogólnie jest to bardzo błędna analiza. Bez wątpienia podmioty, które próbują uzyskać operację, są zupełnie inne niż podmioty, które tego nie zrobiły i generalnie będą znacznie obciążać szacowane efekty. Klasycznym przykładem tego rodzaju błędu jest niesławne badanie HTZ .
Cliff AB