■研究者が肥満研究の重要な科学的統計的エラーを明らかにする

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Researchers uncover key scientific and statistical errors in obesity studies
30-Mar-2016
http://www.eurekalert.org/pub_releases/2016-03/w-ruk033016.php

雑誌Obesityの統計特集で肥満関連研究によくみられる科学的統計的エラーを同定し、減量についての想定に疑問を提示し介入試験には対照群を設けるように要請する。

研究のデザイン、解析、解釈、報告における10の何度も繰り返されている間違いを同定した。最も目立つ3つは集団の介入前後の差の検定についてのものと、クラスター無作為化試験の不適切なデザインまたは解析、メタ解析の計算間違い、である。

オープンアクセス
Common scientific and statistical errors in obesity research
Brandon J. George et al.,
Obesity Volume 24, Issue 4, pages 781–790, April 2016
http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/oby.21449/abstract

1) 統計的有意の間違った解釈
2)ベースラインに対する不適切な検定
3)過剰な、開示されない多重検定とP値ハッキング(有意になるまでいろんな検定をする)
4) クラスター無作為化試験におけるクラスターの取り扱い間違い
5)ノンパラメトリック検定についての誤認
6)データ欠損の間違った取り扱い
7)エフェクトサイズの間違った計算
8)平均への回帰を無視
9)確証バイアスを無視
10)統計学的情報不十分

(これちゃんとやったらかなりのものがアウト)

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