為什麼實證研究中不顯著的結果一般不能發表?

時間 2021-06-01 16:27:22

1樓:虎喵老爺

如果實證研究不能支援你的論點和結論,那就當然不給發表。實證研究不顯著一般指:1,實證收集樣本量不符合課題特點,不能支援結論;2,實證收集樣本量符合課題特點,但樣本收集的資料、曲線不能反映或支援課題的論點與結論。

2樓:雲歌兒

實驗結果顯著好比證實了假設是存在合理的,而不顯著卻意味著觀點不合理。好比證明有很容易,找乙個出來就行;但是證明沒有就難了,樣本量是天文數字不說,一旦有人找出來,結果鐵定被打臉。

3樓:

以發表價值論,只有不顯著但統計效力高的陰性結果是有意義的。

以積累資料論,只要實驗條件能對上,任何資料都是有價值的,前提是能建立某個領域的共享資料庫。

4樓:大象

因為power往往不夠。

陽性結果要求研究假設的p值統計量小於檢驗水準,一般大多數研究中檢驗水準是0.05,在gwas裡面,為了控制多重比較的問題,甚至會定在10**-8。這樣,當研究結果處於零假設的拒絕域時,我們有理由相信這個陽性結果是可靠的。

但陰性結果就不一樣了!

一般由於成本和現實的考慮,乙個研究的power不太可能達到0.95,即第二類錯誤概率小於0.05,這個數量級。否則樣本量將是乙個天文數字。

在流行病學研究中,power能達到0.70往往算是已經很高。

所以,單一陰性結果是真陰性的概率實在不高。

與相信單一研究的陰性結果相比,流行病學上更傾向於對多個研究結果進行meta分析,或聯合多個研究中心成立consortium,以增大樣本量,提高power。

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