De bons exemples de sections statistiques dans des articles de revues universitaires appliquées

Je suis un biostatisticien travaillant dans un domaine appliqué et je suis responsable de la rédaction de la section des méthodes statistiques pour les articles sur lesquels je collabore. En lisant de nombreux articles universitaires, je suis tombé sur de nombreux exemples de sections de statistiques mal écrites (la plupart du temps, elles sont ennuyeuses, peu informatives et manquent de précision, de détails et de compréhension de la méthodologie utilisée).

Quels que soient le sujet et la sophistication des méthodes statistiques utilisées, quels sont de bons exemples de sections statistiques bien écrites dans des articles de recherche appliquée?

Comment définir "bien écrit" est subjectif, mais je décrirais une section de statistiques aussi bien écrite si elle est lucide, donne (ou semble donner) une image complète de la façon dont l'analyse a été menée, répond aux hypothèses faites pendant l'analyse, et intègre le processus statistique dans le flux du papier.

Voici quelques exemples d'articles qui, je pense, contiennent de bonnes sections statistiques:

La vaccination BCG réduit le risque d'infection tuberculeuse chez les blaireaux vaccinés et les oursons blaireaux non vaccinés

Un modèle pour prédire la mortalité dans l'élévation aiguë du segment ST infarctus du myocarde traité par intervention coronarienne percutanée primaire: résultats de l'évaluation du pexélizumab dans l'essai d'infarctus du myocarde aigu

Autres? Les réflexions sur ce qu'une «bonne» section de statistiques devrait inclure sont également les bienvenues.

— ccl
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Je comprends la motivation de votre question. Cependant, je vois, au moins, trois problèmes avec cette question. Le premier est qu'il est trop général (large) et, par conséquent, difficile / impossible de répondre de manière globale. La seconde est que les questions, contenant "bon", "meilleur", "meilleur" et des attributs similaires, à mon humble avis n'ont pas de sens, si elles ne spécifient pas clairement les critères de comparaison. Le troisième est que, alors que les termes relatifs nécessitent des critères, des termes absolus, comme «bons», appellent des réponses très avisées , qui ne correspondent pas bien au modèle de StackExchange et, en particulier, à la validation croisée .

— Aleksandr Blekh

@AleksandrBlekh Vous avez raison sur les normes de notre site. Cependant, cette question fournit des critères; il est à mon humble avis assez étroitement concentré; et si les réponses incluent un soutien objectif , elles ne seront pas exprimées. (J'espère que toutes les réponses qui sont purement des opinions seront sommairement supprimées par les membres de la communauté de haut représentant.) Par conséquent, j'ai choisi de ne pas voter de près. Étant donné qu'il n'y aura pas de meilleure réponse objective, cependant, j'ai également fait le fil CW. Compte tenu de son intérêt potentiel et de son importance, je l'ai également voté positivement.

— whuber

@whuber: Je suis d'accord avec votre commentaire. En fait, la mienne ne visait pas à clore la question, mais à encourager le PO à la reformuler avec un minimum de subjectivité (mais, je suppose, ce n'est pas facile, si possible). De plus, j'ai relu la question et j'ai remarqué certains critères que j'avais manqués au départ. Je l'ai également voté.

— Aleksandr Blekh

Merci à vous deux pour vos commentaires et votes et je suis d'accord. C'est une question TRÈS large et je ne cherche pas du tout une "réponse" définitive. Je souhaite rassembler des exemples de sections statistiques que d'autres statisticiens appliqués considèrent approfondis, informatifs, logiques et - idéalement - élégamment écrits. Un court article dans Nature en janvier a fait référence à (un article de blog qui a souligné) une écriture scientifique académique "bien écrite" et je suis curieux de voir ce que les autres praticiens considèrent comme une belle écriture statistique.

— ccl

@ccl peu informatif et manquant sont certainement des critiques valables des sections d'analyse, mais ennuyeuses? C'est presque souhaitable dans mon livre. Une grande partie de la science est ennuyeuse: la science n'est pas la découverte, la science est la vérification.

— AdamO

Réponses:

Au milieu des années 2000, un groupe de statisticiens médicaux a rassemblé leurs têtes et a publié une déclaration STROBE ( http://www.strobe-statement.org ): ST rforcing the R eporting of OB servational studies in Ep idemiology. Il a été publié sous la même forme dans Lancet , PLoS Medicine , Journal of Clinical Epidemiology , et plusieurs autres, ce qui me semble être la partie la plus étonnante de l'exercice: rassembler les têtes n'est pas aussi difficile que de convaincre un groupe diversifié de aux éditeurs de publier quoi que ce soit tel quel. Il existe différentes listes de contrôle basées sur l'instruction STROBE qui vous aident à définir ce qu'est une partie statistique "bien écrite".

Dans un domaine non apparenté, l'Institut américain de l'éducation a accumulé des preuves sur la performance des divers programmes éducatifs dans son What Clearinghouse . Leur manuel de procédures et de normes définit ce qui constitue une étude solide (selon les normes de la communauté éducative; les biostatisticiens ayant des antécédents en essais cliniques les trouvent très en deçà des exigences de la FDA). Alerte spoiler: sur les 10 000 rapports d'étude de la base de données du WWC, seulement 500 "répondent aux normes du WWC sans réserves" ... donc quand vous entendez quelqu'un dire d'un produit éducatif qu'il est "basé sur la recherche", il y a exactement 95% de chances c'est en fait faux, avec des recherches menées par les éditeurs de ce produit sans le groupe de contrôle.

— StasK
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Ce qui suit est un de mes articles préférés: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2650104/

Ici, un essai clinique très bien contrôlé a été mené pour vérifier ce que l'on croyait généralement que la suppression des poussées d'herpès pouvait réduire la transmission du VIH. C'est un exemple de résultat nul. Ils ne discréditent pas non plus leurs preuves car il s'agit d'un procès énorme et bien contrôlé. La conception est immense, tous les aspects de confusion ou de biais possibles ont été pris en compte.

Ce que j'apprécie dans la section des statistiques, c'est sa brièveté, sa concentration sur des analyses prédéfinies, la délimitation claire des hypothèses primaires et secondaires et la clause de non-responsabilité pour les conflits d'intérêts, la description des intentions de traitement et des analyses par protocole, et l'explication de la source possible. (s) de biais.

— AdamO
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