信頼区間と確率-このステートメントのエラーはどこにありますか？

誰かが以下のような声明を出した場合：

「全体として、環境の煙にさらされた非喫煙者は、煙にさらされなかった非喫煙者と比較して、冠状動脈性心臓病の相対リスクが1.25（95％信頼区間、1.17〜1.32）でした。」

全体としての人口の相対リスクは何ですか？冠状動脈性心臓病に関連するものはいくつありますか？テストできる膨大な数の中で、実際に冠状動脈性心臓病に関連しているものはほとんどないため、ランダムに選択された特定のものが関連している可能性はほとんどありません。したがって、母集団の相対リスクは1であると言えますが、引用された間隔には値1が含まれていません。したがって、実際には2つのものの間に関連があり、その確率は非常に小さいか、またはこれは次のいずれかです。パラメータを含まない5％の間隔。後者は前者よりはるかに可能性が高いので、それは私たちが仮定するべきものです。したがって、適切な結論は、データセットがほぼ確実に母集団の非定型であったことです。

もちろん、5％以上が冠状動脈性心疾患に関連していると仮定する根拠がある場合、統計には、環境煙がその1つであるという示唆を裏付ける証拠がいくつかある可能性があります。常識では、これはありそうもないことです。

彼らの推論の誤りは何ですか（すべての保健機関は間接喫煙の有害な影響に関する重要な文献があることに同意しているので）？「検査できる膨大な数の中で、実際に冠状動脈性心臓病に関連しているものはほとんどない」という彼らの前提のせいですか？この文は、ランダムに選択された要因（すなわち、冠動脈疾患のリスクがある人が犬を何匹所有するか）に当てはまる可能性がありますが、先験的確率は、「任意のランダムな要因」よりも、受動喫煙および冠状動脈性心臓病の方がはるかに高いです。

これは正しい推論ですか？または他に何かありますか？

$H_0$$H_1$

$H_0$$H_1$

次に、真の値を含まない95％の信頼区間が得られる確率は5％であると述べて、以前のデータを更新します。これは事実ですが、帰無仮説の仮定の下で特定の間隔を取得する可能性はありません。彼が[1.17、1.32]の信頼区間を[100、200]の信頼区間とまったく同じように扱っていたことに注意してください。これは明らかに問題があります。

これはベイジアンアプローチにとって非常に重要です。1がゼロであるという仮定の下で、1を含む間隔を取得しない確率は5％ですが、その特定の間隔を取得する確率密度は異なります（それより小さくなります）。

$H_0$$H_1$

4番目の間違いは、実行する適切なアクションはデータを破棄することであると言うことです。彼の結果はデー​​タにさえ依存していないことに注意してください。彼の議論は、まったく同じアクションがどのデータに対しても行われたであろうことを暗示しています。興味深いリンクを見つけたが、それがまぐれであると疑われる場合、適切な科学的なことは、結果を再現することです。

これは、仮説検定に関連する非常に興味深い哲学的問題です（したがって、ここで説明するように、頻繁な設定では信頼区間も同様です）。

もちろん、調査できる多くの仮説があります-受動喫煙は冠状動脈性心臓病を引き起こし、飲酒はchdを引き起こし、犬を飼うことはchdを引き起こし、山羊座であることはchdを引き起こします...

これらの仮説のいずれかをランダムに選択すると、たまたま真であるという仮説を選択する確率は実質的にゼロになります。これは引用されたテキストの議論のようです-私たちがたまたま真の仮説をテストした可能性は非常に低いです。

しかし、仮説は無作為に選ばれませんでした。それは、冠状動脈性心臓病についての以前の疫学的および医学的知識によって動機付けられました。喫煙がどのようにして冠状動脈性心臓病を引き起こすかを説明する理論的なメカニズムがあるので、それらが受動喫煙にも有効であると考えることはそれほど難しくないと思われます。

引用の批判は、データセットが仮説のためにマイニングされる探索的研究に有効かもしれません。これが、このような "発見"を事実として受け入れない理由です。代わりに、新しい研究で結果を再現できるようにする必要があります。どちらにしても、引用で引用された論文はメタ研究であり、したがってこの問題の影響を受けません。

過去数世紀にわたって、予測された結果と観測された結果が比較され、理論によって動機付けられた仮説をテストすることが経験的に見られてきました。私たちがこの手順を信じているという事実が、医学、工学、科学において多くの進歩を遂げた理由です。これが私が自分のコンピュータでこれを書き、あなたがあなたのコンピュータでそれを読むことができる理由です。この手順が間違っていると主張することは、科学的方法に根本的に欠陥があることを主張することです-そして私たちはそうでないと言う多くの証拠を持っています。

この種の証拠を受け入れようとしない人が実際に受け入れるものはないのではないかと思います...

冠動脈性心疾患の相対リスクが1である確率は、信頼区間のみに基づいて分析すると、非常に小さい可能性があると著者が言う理由が本当にわかりません。これは明らかに間違っています。私には、彼は頻繁に使用する設定を使用しているように見えますが、ベイジアン的に推論しています（これはかなり一般的です）。

$H_0:$$p(D_e|H_0)$$D_e$$p(H_0|D)$$D$

このベイズ理論の推論には何かがあり（エリックによって非常に徹底的に分解されています）、実際、この考えは多くの医学的所見を再現できない理由を説明していますが、この特定の議論は、大槌のような考え方に当てはまります。

著者は、証拠を提供せずに2つのことを前提としています：煙への曝露が無作為に選択されたことと、世界で心臓疾患を引き起こすものはほとんどないことです。推論のこれらの緩い基準の下で、著者は何かが心臓病を引き起こすという結論を拒否することができます。あなたがする必要があるすべては断言することです：

1. 仮説が無作為に選ばれたこと、そして
2. その心臓病はゼロに近い原因を持っています。

これらの主張はどちらも議論の余地があります（そして、私の一般的な知識に基づいて、おそらく誤りです）。しかし、これらの前提が整っていれば、間接喫煙にさらされた人の100％が1年以内に心臓発作で死亡したことを観察したとしても、接続は隠れた、単一の「真の」原因との偶然の相関にすぎないと断言できます。 。

引用文の段落に明らかに問題があるとは思わないが、データを見たことがなく、数字を確認できない。ただし、それに続く2つの段落は非常に不明確です。

「全体的に、病的に肥満である非喫煙者は、正常な体重を有する非喫煙者と比較して、冠状動脈性心臓病の相対リスクが1.25（95％信頼区間、1.17〜1.32）であった」と述べたとします。誰か彼を疑う理由がありますか？