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统计:性别差异分析正在审查中

  1. 科尔比J Vorland 他是通讯作者
  1. 美国印第安纳大学公共卫生学院应用健康科学系
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引用本文为:188bet体育电竞Elife 2021; 10:E74135 doi:10.7554 188bet体育电竞/ Elife.74135

抽象的

一项调查显示,许多研究人员不使用适当的统计分析来评估生物医学研究的性别差异。

正文

科学研究需要使用适当的方法和统计分析,否则结果和解释可能是有缺陷的。例如,研究结果如何因性别而异,在历史上一直没有得到充分研究,直到最近才实施政策,要求在研究的设计中考虑到这一点(例如,NIH,2015年).

20多年前,著名的生物医学统计学家Doug Altman将方法学上的缺陷称为“丑闻”,这提高了人们对研究代表性不足以及研究设计和统计分析不当的认识(奥特曼,1994年).这些方法论弱点延伸到性差异研究:只需添加女性细胞,动物或参与者,实验并不能提高对这一研究领域的了解。相反,还必须正确地设计和分析实验以检查这些差异。虽然有关正确分析性差异的指导,但与本课题相关的已发表的研究文章中的错误频率尚未得到很好的理解(例如,Beltz等人。,2019年).

现在,在eLif188bet体育电竞e,埃莫里大学的Yesenia Garcia-Sifuentes和Donna Maney填补了这一空白,他们通过调查文献来检验不同研究文章中使用的统计分析是否适合支持性别差异的结论(Garcia-sifuentes和Maney,2021).Garcia-Sifuentes和Maney从之前的一项研究中提取了研究9个生物学学科哺乳动物的文章,他们从147篇文章中取样,其中包括雄性和雌性,并按性别进行了分析(Woitowich等人,2020年).

超过一半的受访文章(83篇,56%)报告了性别差异。Garcia-Sifuentes和Maney检查了用于分析性别差异的统计方法,发现超过四分之一(83篇中的24篇)的文章没有执行或报告支持性别差异的统计分析。以性别为因素的因子设计是检查性别对治疗反应差异的合适方法,通过给每个性别提供每种治疗选择(如治疗或控制饮食;看到图1A).所有文章(92或63%)的略有大多数都使用了阶乘设计。然而,在使用阶乘设计的文章中,施加了不到三分之一(27)(27),并报告了适合测试性别差异的方法(例如,性别与暴露之间的相互作用,例如不同的饮食;图1B).同样,在使用因子设计并结束性别特定效果的文章中,不到三分之一(53分中的16个)使用适当的分析。

在实验设计中考虑性别差异。

(A.)所谓的因子设计允许测试性差异。例如,雌性(黄色盒子)和雄性小鼠(蓝盒子)喂养治疗饮食(绿色颗粒)或对照饮食(橙色颗粒)。Garcia-Sifuentes和Maney发现63%的文章在至少一个实验中使用了阶乘设计,作为一个因素。(B)对性差异的统计测试的合适方式是对方差的双向分析(ANOVA)。如果在性和治疗之间观察到统计学上显着的相互作用,如图所示,支持性别差异的证据。Garcia-Sifuentes和Maney发现,在使用阶乘设计的研究中,不到三分之一的性别测试性和治疗之间的相互作用。(C在每个性别的治疗组和对照组之间进行统计检验,并比较名义上的统计学显著性,并不是寻找性别差异的有效方法。然而,将近一半的使用析因设计并得出性别特异性效应的文章使用了这种方法。

值得注意的是,近一半的文章(53分)结束了性别特异性效应统计学地测试了治疗在每种性别内的效果,并比较了所产生的统计学意义。换句话说,当一个性别有一个统计学上的重大变化而另一个性别没有,原始研究的作者得出结论,存在性别差异。这种方法,有时被称为“标称意义”或“浸入”错误的差异(George et al., 2016),是无效的,并且已经在几个学科中被发现存在了几十年,包括神经科学(Nieuwenhuis等。,2011年),肥胖和营养(Bland和Altman, 2015年;George et al., 2016;Vorland等,2021),以及更一般的领域(凝胶和斯特恩,2006年;Makin,2019;马修斯和奥特曼,1996年;Sainani 2010;图1C).

这种方法是无效的,因为在每种性别中的测试分别膨胀的概率会造成错误结论,与直接测试相比,存在特定的性别效果。在调查中确定的其他不当分析包括治疗和忽略对照动物的测试性别;未经报告结果后,声称进行适当的分析;尽管订阅了“零假假设意义”测试,但当适当的分析没有统计学意义时,仍然存在效果。最后,当在分析中汇集雄性和女性的物品的文章时,其中大约一半的时间没有第一次测试性别差异,可能掩盖重要的差异。

Garcia-Sifuentes和Maney的结果强调了学习设计,分析和沟通的周到规划,以最大限度地提高我们在实践中的理解和使用生物性别差异。虽然调查没有量化这项研究的比例来到不正确的结论来源,但是需要估算程序或重叠数据,其中许多研究的结论如果正确分析它们可能会改变。Misleading results divert our attention and resources, contributing to the larger problem of ‘waste’ in biomedical research, that is, the avoidable costs of research that does not contribute to our understanding of what is true because it is flawed, methodologically weak, or not clearly communicated (格拉斯卓和查尔姆斯,2018年).

科学企业可以做些什么问题?该调查表明,设计,报告和分析策略中的学科专用实践可能存在巨大的变化,以检查性别差异。虽然需要更大的调查来评估这些更全面的评估,但它们可能暗示教育和支持努力可以在最需要的地方定位。在发现统计错误时,引人注目的科学家可以公开分享他们的数据可以促进再分析统计错误时 - 尽管执行重新分析的研究人员的负担并不琐碎。与研究的设计,分析和解释中的统计学人员也许是最有效的预防手段。

科学研究往往不会反映那些受益于它的人的多样性。即使它确实这样做,使用不适当的方法无法支持股权的进展。当然这不仅仅是丑闻。

参考文献

文章和作者信息

作者详情

  1. 科尔比J Vorland

    科尔比J Vorland是在美国印第安纳大学公共卫生学院应用健康科学系,布卢明顿,美国

    通信
    cvorland@iu.edu
    竞争利益
    没有宣布竞争利益
    orcid图标 "此ORCID iD标识本文作者:"0000-0003-4225-372x.

出版的历史

  1. 版本的版本发布:2021年11月2日(版本1)

版权

©2021,Vorland

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    资金:我们感谢来自Andrew Sabin家庭团契、辐射肿瘤学研究中心、谢赫- Ahmed Center对胰腺癌研究、GE医疗、飞利浦医疗和德克萨斯大学医学院安德森癌症中心的机构基金的支持。我们还从国家癌症研究所(P30CA016672到德克萨斯大学医学博士安德森癌症中心和P30CA0727 20新泽西罗格斯癌症研究所)接受了癌症中心的资助。部分由国家科学基金会赠款DMS-1930583[(Z.W,V.C.),美国国立卫生研究院(NIH)1R01CA2538 65(Z.W,V.C.),1U01CA196403(Z.W,V.C.),1U01CA21375 9(Z.W,V.C.),1R01CA226537(Z.W,R.P.W.A.V.C.),1R01CA222007(Z.W,V.C.),U54 CA210181(Z.W,V.C),这项研究也得到了支持。德克萨斯大学系统明星奖(V.C.)。B.C.感谢通过SER Cymru II计划提供的支持,该计划由欧盟委员会通过地平线2020玛丽·斯科多夫斯卡·居里行动(MSCA)联合基金计划和欧洲区域发展基金(ERDF)下的威尔士欧洲资助办公室(WEFO)资助。E.K.还获得了NIH紫色项目(U54CA210181、U01CA200468和U01CA196403)和胰腺癌行动网络(16-65-SING)的支持。M.F.获得了NIH/NCI中心拨款U54CA210181、R01CA222959、国防部乳腺癌研究突破四级奖W81XWH-17-1-0389以及休斯顿卫理公会研究所总统杰出主席小欧内斯特·科克雷尔的支持。R.P.和W.A.从GalsWorksGrangeBunf基金会和马库斯基金会获得了系列研究奖。这项工作也得到了国家癌症研究所对S.H.C.的部分资助(R01CA109322、R01CA127483、R01CA208703和U54CA210181 CITO试点资助)和P.Y.P.(R01CA140243、R01CA188610和U54CA210181 CITO试点资助)。资助者在研究设计、数据收集和分析、决定出版或准备手稿方面没有任何作用。