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一些听起来正确但并不完全正确的统计梗图:在学习型健康系统中用于观察性数据库分析的应用

Some statistical memes which sound correct but aren't quite: Application to the analysis of observational databases used in learning health systems.

作者信息

Samsa Gregory P

机构信息

Department of Biostatistics and Bioinformatics Duke University Durham North Carolina.

出版信息

Learn Health Syst. 2020 Feb 12;4(3):e10219. doi: 10.1002/lrh2.10219. eCollection 2020 Jul.

Abstract

We consider four memes, correct within the context of randomized trials but requiring modification for the analysis of the observational databases typically associated with learning health systems: (a) the right answer always requires randomization; (b) a bigger database is always a better database; (c) statistical adjustment always works if based on a large enough database; and (d) always make a formal adjustment when testing multiple hypotheses. The rationale for these memes within the context of randomized trials is discussed, and the memes are restated in a fashion that is consistent with learning health systems.

摘要

我们考虑四个在随机试验背景下正确但在分析通常与学习健康系统相关的观察性数据库时需要修正的观点

(a) 正确答案总是需要随机化;(b) 更大的数据库总是更好的数据库;(c) 如果基于足够大的数据库,统计调整总是有效的;以及(d) 在检验多个假设时总是进行正式调整。文中讨论了这些观点在随机试验背景下的基本原理,并以与学习健康系统一致的方式重新阐述了这些观点。

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