Шукаємо модель наукової доброчесності ConscienHealth
Шукаємо модель наукової цілісності?
Матеріали трапляються. Помилки закрадаються в наукових роботах. Ми час від часу замислюємося про це. Але сьогодні ми маємо чудовий приклад того, як працює наукова цілісність.
Ще в липні група дослідників на чолі з Юлю Є опублікувала статтю про освіту з питань харчування афроамериканських дошкільнят. Їх аналіз виявив користь для дітей із зайвою вагою та ожирінням на початковому рівні.
На жаль, після публікації вони виявили серйозну помилку в своєму аналізі. Тож минулого тижня, не збиваючи слів, вони опублікували виправлення. Вони сказали це просто:
Ми не брали до уваги явище, яке називається регресія до середнього. Як результат, ми не можемо робити жодних підтверджуючих заяв щодо ефективності наших втручань.
Їхній висновок був помилковим. Вони швидко зробили це правильно.
Регресія до середнього значення (RTM)
RTM - загальна статистична проблема. Він з’являється, коли у вас є зразок дослідження, який відрізняється від середнього показника населення. Кожного разу, коли у вас є вибірка, яка відрізняється від середньої сукупності, цілком ймовірно, що наступного разу, коли ви проведете вимірювання на цій вибірці, вона буде регресувати до середнього.
Скажімо, у вас є випадкові групи людей із надзвичайно високим ІМТ у певний момент часу. У них, швидше за все, буде нижчий ІМТ при наступному погляді. Це RTM у двох словах.
Вивчення людей з високим ІМТ є стандартною особливістю досліджень ожиріння. Таким чином, RTM має спосіб проникнути в наукові публікації про втручання в ожиріння. І як нещодавно зазначали Ешлі Скіннер та співавт., Це особливо часта проблема у дослідженнях дитячого ожиріння. Результатом є багато досліджень, які помилково стверджують, що щось ефективно на основі зниження ІМТ з високого базового рівня.