求安慰剂检验结果解读

Question

有人能解读一下这个安慰剂检验的结果吗，原假设是不显著的，现在安慰剂检验是表明原假设不显著还是显著呢，安慰剂检验是不是没有过啊，如果没有过能详细解释一下理由吗

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

从你提供的信息来看，我们正在讨论的是一个基于蒙特卡洛模拟的安慰剂测试结果，其目的是评估在原假设下的统计显著性。安慰剂测试通常用于检查模型中的某个效应是否可能只是由随机变化引起的，而不是真正的因果关系。下面是对图表和结果的详细解读：

图1解读

首先，图1提供了蒙特卡洛模拟的错误估计、观察到的统计量（T(obs)）、测试结果、标准误差(SE(p))以及置信区间。关键点在于比较观察到的统计量与模拟出的分布。

• Monte Carlo error: 这是模拟过程中估计的标准误差。
• T(obs): 观察到的统计量值，这里是0.045626。
• Test: 这里列出了单侧和双侧检验的结果。
  • Lower: 指的是比观察到的统计量小的模拟次数比例，这里是0.9110，即911次小于等于T(obs)，共进行了1000次模拟。
  • Upper: 指的是比观察到的统计量大的模拟次数比例，这里是0.0721，即89次大于等于T(obs)，共进行了1000次模拟。
  • Two-sided: 双侧检验的p值是两边较小的一个乘以2，这里为0.1780。
• SE(p) 和 [95% CI(p)]: 分别是p值的标准误差和置信区间。

图2解读

图2似乎是β系数的密度图，显示了p值的分布。这通常用于可视化不同模拟下β系数的分布情况，以帮助理解观察到的β值是否异常或是否符合预期的分布。

结果解读

在进行安慰剂测试时，我们关注的是观察到的效果是否能在随机数据中频繁出现。如果p值较大（例如，大于0.05），则意味着在随机数据中也能观察到类似的效果，从而支持原假设（即效应不显著）。根据图1的双侧检验p值为0.1780，这表明在95%的显著性水平下，观察到的效应不显著，因为p值远大于0.05。

结论

安慰剂测试的结果表明，在原假设下，观察到的效应并不显著，这意味着它可能只是由于随机变化而非真实的因果关系。这是因为双侧检验的p值为0.1780，远大于常用的显著性阈值0.05。

如果你需要进一步的帮助，例如如何在特定的统计软件中执行这样的测试或解读其他相关结果，请提供更具体的信息或提出新的问题。对于代码或图形的需求，只要是在合理的范围内，我都会尽力通过文字描述或简单的ASCII艺术图来满足。例如，对于图表，我可以尝试用文本字符来模拟，尽管这可能不如实际图表那么直观。如果有具体的代码需求，也请明确指出，我将尽可能提供帮助。