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主题投票【原创】辛普森悖论 -- earthcolor

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家园 没给标准差,你的统计没有意义

没有什么悖论不悖论。因为你完全没有给出统计的偏差。只给一个平均值意义不大。

假设把分类进行到底,一个人一类,酒香你说得那样,那标准差和样本差不多一样大,根本这种统计就没有意义。对于抽烟的研究也一样,每多进行一步分类,95%可信度的区间也就越大,研究结果也就越不可信。究竟到哪一步就完全不可信,并没有一个硬性的划分,但是每一步都更加不可信几乎是一定的(除非成绩大跃进地提高,那么根据我高考前的经验,抽烟确实比较好。。。。)

对于药效,不光有置信度,还要考虑副作用,问题就更复杂了。所以你的问题的标准答案应该是:信息严重不足,吃哪种就看谁给开回扣了。比如最近闹得很凶的降血脂药,一月底的时候公开了一个为期五年的临床试验结果,发现Vytorin,也就是simvastatin和Zetia的合剂,降血脂(LDL)的效果比单吃simvastatin要好很多。但是降血脂的同时,心脏病发病率不但没有下降,死亡率反倒有所上升。而药品公司推动降血脂药的唯一目标就是预防心脏病死亡。这个结果被药厂藏了一年,但在压力之下还是不得不公布。股价跟心脏病发病率是负相关,那就不要提了。其实其他所有的降血脂药,包括Liptor都有这个死穴——LDL是降了,但是死亡率完全没有变化(只对已经得过心肌梗塞半死不活的病人有疗效)。究其原因,药品不光要考虑临床试验的疗效(降脂),临床试验的标准差,也要考虑这个疗效的绝对值(number needed to treat),最后要归结到实际对死亡率的降低/生活品质的提高。

我来考虑一下这里要不要挖个坑。。。

那个叫做悖论的东西,没有给样本大小,也没有给疗效的绝对值,是辛普森扯淡不是悖论。

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