事后分析（post-hoc analysis ）的重要性及应用

以下文章来源于查尔斯沃思作者服务 ，作者Charlesworth

在拉丁语中，“post hoc”的意思是“在此之后”。简而言之，事后分析（post-hoc analysis ）是指研究人员在实验结束及收集数据之后进行特定的统计分析。进行事后检验（post-hoc test）的目的在于准确地评估多组之间的差异。因此，此类测试也被称为多重比较检验（multiple comparison tests）。

事后检验的作用

研究人员一般在收集数据之前进行事前比较（priori comparisons），在收集数据之后进行事后比较（post-hoc或posteriori comparisons）。当方差分析（ANOVA）的结果不支持零假设时，研究人员会进行事后检验以确定哪些总体均值与众不同。

如果多项检验（omnibus test，对研究数据进行总体结果检验，例如方差分析）的结果不支持零假设，通常意味着组间存在显著性差异。此阶段需要明确的问题如下：

哪些组在均值方面与其他组存在显著性差异？

事后检验方法

以下为常见的事后检验方法：

Bonferroni’s test （Bonferroni检验）

Tukey’s honest significant difference test / Tukey（HSD）检验

Scheffe’s test （Scheffe检验）

通常需要进行事后分析的研究类型

研究人员可对比例和频率进行事后分析，但主要将其用于检验均值差异。

事后分析常见于以下类型研究：

（1）不论任何学科，当方差分析的结果不支持零假设时，研究人员都会使用事后检验评估组间差异。

以下为示例。

某研究人员计划研究TikTok、Instagram和Facebook的网红博主在营养品牌推广有效性方面的差异。假定零假设为三大平台的网红博主在推广有效性方面并无显著性差异，然而方差分析的结果对此并不支持。研究人员通过事后两两比较分析，可能会发现Instagram的网红博主在品牌推广有效性方面遥遥领先于TikTok及Facebook的网红博主，而后两者并无太大显著性差异。

（2）在医学研究方面，如果零假设（又称原假设，original hypothesis ）不成立（如主要实验结果是药物的抗糖尿病作用），则可以在临床试验中进行事后分析。然后，研究人员重新检验数据集以确认其他（意料之外的）疗效（如改善糖尿病患者的肾脏结局），并执行统计分析以确定实验是否存在其他有价值的结果。

注：在大多数临床试验中，研究人员必须在观察试验结果之前，甚至在招募首名患者之前，就必须确定研究问题和统计检验方法。研究人员应事先确定主要的、次要的和探索性的结果指标，然后可以在试验开始后再具体确定事后结果指标。这种临床试验的预注册（pre-registration）机制可以避免出现结果转换（outcome switching）的现象（试验报告内容与原计划有所不同）。为便于区分，研究人员必须在分析部分明确事先及事后设定的结果指标。

（3）对已完成试验的合并数据进行分析也是一种事后分析。

小结

请注意，事后分析不同于事后推论（post-hoc theorising）或在结果已知后进行假设（HARKing）。为避免在收集数据后再修改或提出假设，请首先确定理论框架，然后遵循该框架的逻辑提出假设。

转自：“Researcher学术和科学内容”微信公众号

如有侵权，请联系本站删除！