_(6008495935).jpg){kind=link}
- Опубликовано
- Обновлено
Исходные переменные могут повышать точность или учитывать особенности дизайна в анализе. Выбор ковариат для модели после изучения результатов лечения может ослабить достоверность интерпретации, особенно если сохраняются только благоприятные модели.
Определите вопрос и допущения
Оцените клиническое и прогностическое обоснование, время измерения и качество данных. Функциональная форма, определения категорий и обработка пропущенных значений не менее важны, чем список переменных. Обсудите, почему корректировка по переменной после начала лечения может отвечать на другой вопрос, чем корректировка по действительно предлечебной характеристике.
Гипотетический пример исследования
В гипотетическом исследовании команда предлагает сделать основной моделью сочетание ковариат с наименьшим p-значением. Статистик отделяет заранее заданную модель от этого поиска. Дополнительные модели можно представить с прозрачным обоснованием выбора и поисковым статусом, а не сохранять лишь самый привлекательный результат.
Проверки при оценке дизайна
- Зафиксируйте каждую ковариату вместе с научным обоснованием и источником данных.
- До изучения исходов определите преобразования и правила категоризации непрерывных переменных.
- Проверьте, как отсутствующие ковариаты меняют популяцию, участвующую в каждом анализе.
Зафиксируйте решение и его ограничения
Приемлемый план включает структуру модели и правила для особых случаев, а не только названия переменных. Выполнимость запланированной модели можно оценить по данным с сохраненным ослеплением. Раскройте время и последствия изменений, основанных на знании исходов. Хорошее соответствие модели данным само по себе не доказывает соответствие научному вопросу или отсутствие систематической ошибки.
Частые вопросы
- Всегда ли большее число ковариат лучше?
- Нет. Ненужная сложность и ограниченность информации могут повлиять на устойчивость модели.
- Можно ли корректировать по переменной после начала лечения?
- Ее назначение и причинная интерпретация требуют отдельной оценки; это не обычная корректировка по исходному уровню.