Quindi non hai capito che un piccolo campione non ha valore rispetto a un enorme campione che soddisfa pienamente i criteri di randomizzazione, ma abbiamo sospettato molto!Quindi confermi: non hai capito cosa sia un campione randomizzato.
La favola della superiorità degli studi randomizzati non regge più contro la realtà degli studi osservazionali
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pedrobac
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"Facciamo scienza con fatti, come fare una casa con le pietre: ma un accumulo di fatti non è più una scienza che un mucchio di pietre è una casa" Henri Poincaré
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Quindi, in effetti, lo è. Cerchiamo di essere più chiari.
Se prendi un intero paese e gli dai una modifica (un trattamento, un vaccino, qualunque cosa), non sarai in grado di dedurne immediatamente nulla. Ad esempio, se vacciniamo tutto Israele e assistiamo a una diminuzione della mortalità, non possiamo dedurre immediatamente che il vaccino funzioni (potrebbe essere solo che l'epidemia si stia evolvendo in modo naturale).
È come se avessimo applicato, da agosto, il consumo di limonata obbligatorio per tutti in Francia per limitare le scottature, e che 4 mesi dopo avessimo chiaramente notato che le scottature stavano diminuendo, e che e 'stato concluso che la limonata riduce il rischio di scottature. .
Per evitare questo pregiudizio e altri, ecco cosa facciamo:
- prendiamo un campione di persone sufficientemente ampio da stimare che siano rappresentative dell'intera popolazione (ci sono quindi persone grasse, magre, atleti, non atletiche, anziani, giovani, ricchi, poveri, ecc.) Non lo è così ovvio, come diceva ABC (si potrebbe pensare che 10000 persone catturate nelle stazioni siano rappresentative della popolazione, quando in realtà condividono già una caratteristica comune: prendono il treno)
-Dividiamo questo campione in due, in modo casuale
- a un campione, non facciamo nulla (o diamo un placebo per neutralizzare l'effetto placebo del trattamento dato nell'altro gruppo)
-all'altro, facciamo qualcosa / diamo un trattamento. Né i testati né i medici sanno se stanno somministrando il placebo o il trattamento.
-Vediamo se nel gruppo testato, l'effetto è significativamente maggiore rispetto al gruppo placebo
Se torniamo ai nostri esempi con la vaccinazione, potremmo essere tentati di dire "beh va bene, abbiamo preso due popolazioni da un intero paese: una vaccinata, l'altra no, quindi è comparabile". Può essere. Forse no.
-Può essere che il clima stia influenzando l'epidemia (non lo sappiamo in questo momento)
- forse la genetica delle diverse popolazioni sta influenzando il virus (non lo sappiamo al momento)
- forse la piramide dell'età è diversa in questi paesi (sappiamo che ha un impatto)
-Forse che le comorbidità che colpiscono le forme gravi non siano rappresentate allo stesso modo nelle popolazioni (obesità o diabete, ad esempio)
- forse le varianti non sono affatto confrontabili
L'unico modo "reale" per sapere se qualcosa funziona (dalle statistiche. Possiamo notare in modo abbastanza empirico che fustigarsi con le ortiche punge.), È o partire dalla stessa popolazione (cosa molto difficile in realtà) o moltiplicare le prove nel tempo.
Nota: non sto difendendo alcun punto di vista sulla vaccinazione qui, sto solo dicendo perché non puoi necessariamente confrontare gli effetti di qualcosa tra due gruppi non identici, statisticamente parlando.
Se prendi un intero paese e gli dai una modifica (un trattamento, un vaccino, qualunque cosa), non sarai in grado di dedurne immediatamente nulla. Ad esempio, se vacciniamo tutto Israele e assistiamo a una diminuzione della mortalità, non possiamo dedurre immediatamente che il vaccino funzioni (potrebbe essere solo che l'epidemia si stia evolvendo in modo naturale).
È come se avessimo applicato, da agosto, il consumo di limonata obbligatorio per tutti in Francia per limitare le scottature, e che 4 mesi dopo avessimo chiaramente notato che le scottature stavano diminuendo, e che e 'stato concluso che la limonata riduce il rischio di scottature. .
Per evitare questo pregiudizio e altri, ecco cosa facciamo:
- prendiamo un campione di persone sufficientemente ampio da stimare che siano rappresentative dell'intera popolazione (ci sono quindi persone grasse, magre, atleti, non atletiche, anziani, giovani, ricchi, poveri, ecc.) Non lo è così ovvio, come diceva ABC (si potrebbe pensare che 10000 persone catturate nelle stazioni siano rappresentative della popolazione, quando in realtà condividono già una caratteristica comune: prendono il treno)
-Dividiamo questo campione in due, in modo casuale
- a un campione, non facciamo nulla (o diamo un placebo per neutralizzare l'effetto placebo del trattamento dato nell'altro gruppo)
-all'altro, facciamo qualcosa / diamo un trattamento. Né i testati né i medici sanno se stanno somministrando il placebo o il trattamento.
-Vediamo se nel gruppo testato, l'effetto è significativamente maggiore rispetto al gruppo placebo
Se torniamo ai nostri esempi con la vaccinazione, potremmo essere tentati di dire "beh va bene, abbiamo preso due popolazioni da un intero paese: una vaccinata, l'altra no, quindi è comparabile". Può essere. Forse no.
-Può essere che il clima stia influenzando l'epidemia (non lo sappiamo in questo momento)
- forse la genetica delle diverse popolazioni sta influenzando il virus (non lo sappiamo al momento)
- forse la piramide dell'età è diversa in questi paesi (sappiamo che ha un impatto)
-Forse che le comorbidità che colpiscono le forme gravi non siano rappresentate allo stesso modo nelle popolazioni (obesità o diabete, ad esempio)
- forse le varianti non sono affatto confrontabili
L'unico modo "reale" per sapere se qualcosa funziona (dalle statistiche. Possiamo notare in modo abbastanza empirico che fustigarsi con le ortiche punge.), È o partire dalla stessa popolazione (cosa molto difficile in realtà) o moltiplicare le prove nel tempo.
Nota: non sto difendendo alcun punto di vista sulla vaccinazione qui, sto solo dicendo perché non puoi necessariamente confrontare gli effetti di qualcosa tra due gruppi non identici, statisticamente parlando.
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1) Il tuo esempio (e il suo seguito) è solo una spiegazione teorica o il modo in cui pensi che sia praticato così com'è?Rajqawee ha scritto:-Dividiamo questo campione in due, in modo casuale
- a un campione, non facciamo nulla (o diamo un placebo per neutralizzare l'effetto placebo del trattamento dato nell'altro gruppo)
-all'altro, facciamo qualcosa / diamo un trattamento. Né i testati né i medici sanno se stanno somministrando il placebo o il trattamento.
-Vediamo se nel gruppo testato, l'effetto è significativamente maggiore rispetto al gruppo placebo
2) In caso contrario, scegli il gruppo "placebo" o il gruppo "niente di niente", ma come riesci eticamente e / o legalmente a fornire ai pazienti molecole che possono creare effetti collaterali a loro insaputa e senza il loro consenso?
3) Infine no, penso che la stessa domanda si pone anche per il gruppo placebo.
4) E non ancora per il gruppo "niente di niente" poiché alcuni ricercatori si rifiutano di non "trattare" per questioni umanitarie, (ma lasciamo temporaneamente da parte questo, tornerò su questo più tardi).
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Obamot ha scritto:1) Il tuo esempio (e il suo seguito) è solo una spiegazione teorica o il modo in cui pensi che sia praticato così com'è?Rajqawee ha scritto:-Dividiamo questo campione in due, in modo casuale
- a un campione, non facciamo nulla (o diamo un placebo per neutralizzare l'effetto placebo del trattamento dato nell'altro gruppo)
-all'altro, facciamo qualcosa / diamo un trattamento. Né i testati né i medici sanno se stanno somministrando il placebo o il trattamento.
-Vediamo se nel gruppo testato, l'effetto è significativamente maggiore rispetto al gruppo placebo
2) In caso contrario, scegli il gruppo "placebo" o il gruppo "niente di niente", ma come riesci eticamente e / o legalmente a fornire ai pazienti molecole che possono creare effetti collaterali a loro insaputa e senza il loro consenso?
3) Infine no, penso che la stessa domanda si pone anche per il gruppo placebo.
4) E non ancora per il gruppo "niente di niente" poiché alcuni ricercatori si rifiutano di non "trattare" per questioni umanitarie, (ma lasciamo temporaneamente da parte questo, tornerò su questo più tardi).
No, ovviamente stavo parlando per una situazione in cui tutti seguono esattamente il protocollo! Ovviamente è la teoria (ma probabilmente raggiunta regolarmente, a parte il campione perfettamente rappresentativo, che è quasi impossibile da ottenere), che a volte è corrotta da altri obiettivi. Non sono così ingenuo
Ho messo in chiaro che stavo prendendo l'esempio del vaccino perché ... beh è in sintonia con i tempi (gioco di parole marcio con i pollini dell'aria, è un regalo), giusto per avvertire che due popolazioni, anche di interi paesi, potrebbero non essere comparabili. Ancora una volta, non presento qui la mia opinione sui vaccini / sulle attuali politiche di vaccinazione.
Ovviamente ci sono domande perfettamente etiche da porre e ci sono studi che non dovrebbero mai essere effettuati. Ad esempio, sarebbe del tutto immorale condurre uno studio "prendiamo un gruppo, dividiamolo a metà e costringiamo uno di loro a bere coca cola 10 volte al giorno per 10 anni per vedere cosa fa".
Pertanto, per espandere un po ': dobbiamo accettare che alcune informazioni potrebbero non essere mai effettivamente conosciute. È la vita.
Detto questo, poiché ci sono GIA persone che bevono coca 10 volte al giorno, possiamo già dedurre alcune cose: è bene quindi che l'empirismo abbia una sua grande utilità. (è brutto, ma non sappiamo quanto esattamente)
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Questa è una risposta che mi sembra perfettamente onesta.
Va notato che "a parte l'aspetto teorico" un gruppo placebo non può essere gestito. assolutamente di più come cinquant'anni fa.
E penso che tu debba saperlo da quello che hai detto
Va notato che "a parte l'aspetto teorico" un gruppo placebo non può essere gestito. assolutamente di più come cinquant'anni fa.
E penso che tu debba saperlo da quello che hai detto
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Ri: La favola della superiorità degli studi randomizzati non regge più contro la realtà degli studi osservazionali
Sì, lo stavo facendo in modo semplificato, era sufficiente per mostrare quello che volevo mostrare.
Beh, questo mi rassicura, non sono poi così male. (Il mio lavoro è estrarre informazioni da un sistema informativo per dedurne le cose e prendere decisioni basate su di esso. In ospedale. Quindi le statistiche, le cifre, devi manipolarle in modo molto attento!)
Beh, questo mi rassicura, non sono poi così male. (Il mio lavoro è estrarre informazioni da un sistema informativo per dedurne le cose e prendere decisioni basate su di esso. In ospedale. Quindi le statistiche, le cifre, devi manipolarle in modo molto attento!)
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- GuyGadeboisTheBack
- esperto Econologue
- post: 14925
- iscrizione: 10/12/20, 20:52
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Ri: La favola della superiorità degli studi randomizzati non regge più contro la realtà degli studi osservazionali
ABC2019 ha scritto:GuyGadeboisLeRetour ha scritto:"Un buon studio è uno studio i cui risultati stimolano le azioni del gruppo che produce e commercializza il prodotto in esame". (WJB Rockabilly III)
tranne per il fatto che l'articolo che hai citato non lo scrive affatto, non dice che la maggior parte degli studi sono falsificati. Dice solo che la randomizzazione spesso non è necessaria.
Ho le allucinazioni ... e si tratta di parlare di secondo grado ... Telefonerò immediatamente a WJB Rockabilly III (sic) per fargli conoscere la tua sporca incredulità.
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GuyGadeboisLeRetour ha scritto:ABC2019 ha scritto:GuyGadeboisLeRetour ha scritto:"Un buon studio è uno studio i cui risultati stimolano le azioni del gruppo che produce e commercializza il prodotto in esame". (WJB Rockabilly III)
tranne per il fatto che l'articolo che hai citato non lo scrive affatto, non dice che la maggior parte degli studi sono falsificati. Dice solo che la randomizzazione spesso non è necessaria.
Ho le allucinazioni ... e si tratta di parlare di secondo grado ... Telefonerò immediatamente a WJB Rockabilly III (sic) per fargli conoscere la tua sporca incredulità.
visto che sai come prendere screenshot, fammi vedere il passaggio dove dice che le figure sono manomesse (che per uno scienziato è un'accusa gravissima: vedi ad esempio: https://www.lemonde.fr/passeurdescience ... 70970.html )
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Passare per un idiota agli occhi di uno sciocco è un piacere da buongustai. (Giorgio CORTELINE)
Mééé nega che nui sia andato alle feste con 200 persone e non fosse nemmeno malato moiiiiiii (Guignol des bois)
Mééé nega che nui sia andato alle feste con 200 persone e non fosse nemmeno malato moiiiiiii (Guignol des bois)
- GuyGadeboisTheBack
- esperto Econologue
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Ri: La favola della superiorità degli studi randomizzati non regge più contro la realtà degli studi osservazionali
(Questo ragazzo è pazzo ...) Rimettiti in sesto, è urgente!
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GuyGadeboisLeRetour ha scritto:(Questo ragazzo è pazzo ...) Rimettiti in sesto, è urgente!
anzi, a quanto pare, chiederti di giustificare le tue affermazioni sembra un tentativo senza speranza ... ma io sono un inguaribile ottimista.
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Passare per un idiota agli occhi di uno sciocco è un piacere da buongustai. (Giorgio CORTELINE)
Mééé nega che nui sia andato alle feste con 200 persone e non fosse nemmeno malato moiiiiiii (Guignol des bois)
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