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Archiv verlassen und diese Seite im Standarddesign anzeigen : Angenommen der Unterschied wäre nicht signifikant..?



Franklin123
24.03.2016, 01:35
Hallo, da ich nun mit meiner statistischen Auswertung meiner statistischen Doktorarbeit fortführen möchte, hab ich mir Gedanken darüber gemacht wenn es kein Unterschied zu den 5 Operationstechniken bzgl. Outcome, Revision..gibt. Der Unterschied wäre dann nicht signifikant. Könnte die Doktorarbeit dann abgelehnt werden? Das wäre überhaupt nicht gut

Kandra
24.03.2016, 08:49
Wieso sollte die Doktorarbeit dann abgelehnt werden? Auch ein negatives Ergebnis ist ein Ergebnis.

Franklin123
24.03.2016, 13:54
alles klar danke

ehem-user-19-08-2021-1408
25.03.2016, 13:03
Wird aber schwerer zu publizieren (leider)
https://en.wikipedia.org/wiki/Publication_bias

Kandra
25.03.2016, 13:16
Naja das kommt drauf an. Wir kennen ja die genaue Fragestellung nicht. Meine Ergebnisse sind im Moment auch nicht signifikant, je nach Interpretation wird sich das trotzdem publizieren lassen. Vielleicht nicht gerade bei Nature, aber wir wollen es ja auch nicht übertreiben ;)

Franklin123
25.03.2016, 15:48
Meine Fragestellung beinhaltet einen vergleich zwischen Op-Techniken, also unterscheiden die sich oder nicht hinsichtlich einiger Variablen

Kandra
25.03.2016, 15:51
Dann ist es doch gut, wenn sie sich nicht unterscheiden. Mehr Auswahl an gleichwertigen Methoden für den Patienten.

THawk
25.03.2016, 16:11
Solange die Studie im Vorfeld vernünftig geplant wurde und sie genügend Power (1-beta) hat um wirklich einen Unterschied zwischen den beiden Methoden zu zeigen, kann man auch einen nicht signifikanten Methodenvergleich vernünftig veröffentlichen. Sinnlos wird es wenn die Fallzahl zu gering und daher u.U. das Signifikanz-Niveau nicht erreicht wird. Ohne vernünftige Fallzahlberechnung werden die Reviewer die Studie in dem Fall (zu Recht) um die Ohren hauen.

davo
25.03.2016, 17:34
Ceteris paribus wird es definitiv schwerer zu veröffentlichen sein, aber für die Doktorarbeit per se sollte/dürfte es eigentlich keinen Unterschied machen.

Autolyse
26.03.2016, 08:41
Kommt das nicht auf die Fragestellung und den Umfang an? Wenn man tatsächlich die Fallzahl und vor allem den langen Atem hat um auf Nichtunterlegenheit oder gar Äquivalenz zu testen wird man es gut an den Mann bringen können. Die wenigsten Paper sind dafür tatsächlich ausreichend gepowert. Bei den meisten reicht es nur für eine Tabelle und einen U-Test...

roxolana
26.03.2016, 16:05
Solange die Studie im Vorfeld vernünftig geplant wurde und sie genügend Power (1-beta) hat um wirklich einen Unterschied zwischen den beiden Methoden zu zeigen, kann man auch einen nicht signifikanten Methodenvergleich vernünftig veröffentlichen. Sinnlos wird es wenn die Fallzahl zu gering und daher u.U. das Signifikanz-Niveau nicht erreicht wird. Ohne vernünftige Fallzahlberechnung werden die Reviewer die Studie in dem Fall (zu Recht) um die Ohren hauen.

Gilt das auch für eine Pilotstudie? Ich glaube, wir haben das Thema schon mal diskutiert, aber ich kann mich gerade nicht an deine Antwort erinnern. ;-) Meine Studie war als Pilotstudie geplant und auch so bei der Ethikkomission beantragt worden, ich bin mit den Messungen durch und fände es blöd, wenn ich die Probandenanzahl jetzt noch mal verdoppeln müsste, um das Ding publiziert zu bekommen... Abgesehen davon, dass die Testsubstanz im Moment auch nicht mehr lieferbar ist und unsere Bestände aufgebraucht sind.

Autolyse
28.03.2016, 12:42
Das kommt darauf an. Betrifft das einen Bereich des Fachgebiets der gerade ein "In-Thema" ist? Gibt es für die Subspezialisierung ein eigenes Journal? Gibt es einen publizierten Artikel oder besser noch ein Editorial, der so eine Untersuchung im Ausblick für sinnvoll hält? Haben deine Betreuer einen guten Draht zu einem Editor (oder noch besser: Sind selbst im Editorial Board) eines geeigneten Journals? Ist das Gebiet so klein, dass man ohnehin alle in Fragen kommenden Reviewer kennt? Alles Faktoren, die dazu führen, dass man auch statistisch nicht adäquate Daten entspannt publiziert bekommt. Gerade bei hoch angesagten Themen geht immer was.