Bons exemplos de seções estatísticas em artigos de periódicos acadêmicos aplicados

Sou bioestatístico trabalhando em um campo aplicado e sou responsável por escrever a seção de métodos estatísticos para os trabalhos em que colaboro. Ao ler muitos artigos acadêmicos, encontrei muitos exemplos de seções de estatísticas mal escritas (a maioria é entediante, pouco informativa e carece de precisão, detalhes e compreensão da metodologia usada).

Independentemente do assunto e sofisticação dos métodos estatísticos utilizados, quais são alguns bons exemplos de seções estatísticas bem escritas em artigos de pesquisa aplicada?

Como definir "bem escrito" é subjetivo, mas eu descreveria uma seção de estatísticas bem escrita se for lúcida, fornecer (ou parecer dar) uma imagem completa de como a análise foi conduzida, abordar as suposições feitas durante a análise, e incorpora o processo estatístico ao fluxo do artigo.

Aqui estão alguns exemplos de artigos que eu acho que têm boas seções estatísticas:

Vacinação BCG reduz risco de infecção por tuberculose em texugos vacinados e filhotes de texugos não vacinados

Um modelo para prever a mortalidade no infarto agudo do miocárdio com supradesnivelamento do segmento ST tratado com intervenção coronária percutânea primária: resultados da avaliação do pexelizumabe no estudo do infarto agudo do miocárdio

Outras? Pensamentos sobre o que uma seção "boa" de estatísticas deve incluir também são muito bem-vindos.

— ccl
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Eu entendo a motivação da sua pergunta. No entanto, vejo pelo menos três problemas com esta questão. A primeira é que é muito geral (amplo) e, portanto, difícil / impossível de responder de forma abrangente. O segundo é que as perguntas, contendo atributos "bom", "melhor", "melhor" e similares, IMHO não fazem sentido, se não tiverem uma especificação clara dos critérios de comparação. A terceira é que, embora termos relativos exijam critérios, termos absolutos, como "bom", exigem respostas altamente opinativas , que não se encaixam bem no modelo do StackExchange e, especialmente, Validação cruzada .

— Aleksandr Blekh

@AleksandrBlekh Você está certo sobre os padrões do nosso site. No entanto, essa pergunta fornece critérios; é IMHO bastante estreitamente focado; e se as respostas incluírem suporte objetivo , elas não serão opinadas. (Espero que quaisquer respostas que sejam puramente opiniões sejam sumariamente excluídas pelos membros da comunidade de alto representante.) Portanto, decidi não votar de perto. Dado que não haverá uma resposta objetivamente melhor, no entanto, também fiz o tópico CW. Dado seu interesse e importância em potencial, também o votei.

— whuber

@ whuber: Eu concordo com o seu comentário. Na verdade, o meu não pretendia encerrar a questão, mas incentivar o OP a reformulá-la com um foco mínimo de subjetividade (mas, eu acho, não é fácil, se possível). Além disso, reli a pergunta e notei alguns critérios que perdi inicialmente. Eu também votei nele.

— Aleksandr Blekh

Obrigado por seus comentários e votos, e eu concordo. É uma pergunta MUITO ampla e não estou procurando uma "resposta" definitiva; Estou interessado em reunir exemplos de seções de estatísticas que outros estatísticos aplicados consideram minucioso, informativo, lógico e - idealmente - elegantemente escrito. Um pequeno artigo da Nature em janeiro apontou para (um post no blog que apontou para) uma escrita científica acadêmica "bem escrita" e estou curioso para ver o que outros praticantes consideram uma bela escrita estatística.

— Ccl

@ccl não informativo e inexistente são certamente críticas válidas das seções de análise, mas chato? Isso é quase desejável no meu livro. Muita ciência é entediante: ciência não é descoberta, ciência é verificação.

— Adamo

Respostas:

Em meados dos anos 2000, um grupo de estatísticos médicos colocar suas cabeças juntas e declaração STROBE emitido ( http://www.strobe-statement.org ): ST rengthening a R eporting de OB estudos servational em Ep idemiology. Foi publicado da mesma forma em Lancet , PLoS Medicine , Journal of Clinical Epidemiology e vários outros, o que para mim parece a parte mais surpreendente de todo o exercício: reunir cabeças não é tão difícil quanto convencer um grupo diversificado de editores para publicar qualquer coisa como está. Existem várias listas de verificação baseadas na instrução STROBE que ajudam a definir o que é uma parte estatística "bem escrita".

Em uma área não relacionada, o Instituto de Educação dos EUA vem acumulando evidências sobre o desempenho dos vários programas educacionais em sua What Works Clearinghouse . Seu Manual de Procedimentos e Padrões delineia o que constitui um estudo sólido (pelos padrões da comunidade educacional; os bioestatísticos com experiência em ensaios clínicos os consideram muito aquém do que a FDA exige). Alerta de spoiler: dos 10.000 relatórios de estudo no banco de dados da WWC, apenas 500 "atendem aos padrões da WWC sem reservas" ... então, quando você ouve alguém dizer sobre um produto educacional que é "baseado em pesquisa", há exatamente 95% de chance na verdade, é falso, com pesquisas realizadas pelos editores desse produto sem o grupo de controle.

— StasK
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É o meu artigo favorito a seguir: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2650104/

Aqui, um ensaio clínico muito bem controlado foi conduzido para verificar o que era uma crença comum de que a supressão de surtos de herpes poderia reduzir a transmissão do HIV. É um exemplo de resultado nulo. Eles também não desacreditam suas evidências porque é um julgamento enorme e bem controlado. O design é imenso; todos os aspectos de possíveis confundimentos ou vieses foram considerados.

O que eu aprecio na seção de estatísticas é sua brevidade, seu foco em análises pré-especificadas, delineando claramente hipóteses primárias versus secundárias e isenção de responsabilidade por conflito de interesses, descrevendo a intenção de tratar e as análises por protocolo e explicando a possível fonte (s) de viés.

— AdamO
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