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Pハッキングとは何か？| P-ハッキングとは？
Pハッキングとは、研究者が自分の研究で統計的に有意な結果を見つける可能性を高めるために、たとえその結果が実際には意味のないものであったとしても、用いることができる様々なテクニックを表す用語である。 これは一種のデータ操作であり、偽陽性の結果を公表することにつながる。
例えば。
腱板関連の肩の痛みに対する2つの異なる理学療法介入の有効性を比較する研究では、研究者はデータの複数の分析を行い、2つの介入間で統計的に有意な差を示したものだけを報告することができる。 これは、研究者が仮説を支持する結果だけを選択的に報告し、支持しない結果を無視しているため、pハッキングとなる。
複数の未調整比較
理学療法研究におけるp-ハッキングのもう一つの例は、研究者が異なる介入間の多重比較を行ったが、これらの多重比較について調整しなかった場合である。 このことは、介入方法が本当に異なっていなくても、偶然に統計的に有意な結果が得られる可能性を高めることにつながる。
データの一部を選択的に削除することで、研究者は結果を事実上 "p-hacking "しているのである。たとえ実際には差がなくても、2つの介入の間に統計的に有意な差が見つかる確率が高まるからである。 そうなると、研究者はデータをあたかも公正な比較であるかのように提示することになり、不正確な結論を導き、将来の研究や治療を誤らせることになりかねない。 これはその方法のひとつに過ぎない。
意図的ではない
P-ハッキングは偶発的に起こる可能性があり、研究者の統計的知識の欠如や有望な結果を発表しなければならないというプレッシャーに起因する可能性があることに注意することが重要である。 しかし、ゴールを意識しての選択かもしれない。 研究者は、研究デザインと分析計画を事前に登録し、すべての所見を報告し、pハッキングを防ぐために多重比較を考慮した適切な統計手法を適用すべきである。 調査結果の信頼性を高めるために、再現調査や独立した調査結果の再現を行うこともある。
公判前登録の詳細
研究デザイン、介入、アウトカム、解析計画に関する包括的な詳細を提出することを含む事前登録は、臨床試験を開始する前に登録するプロセスである。 この手続きは、臨床研究の公開性を高め、バイアスを最小限に抑えるために極めて重要であると考えられている。 研究者は、研究を実施する前に公に登録することで、一連の目標と手順を約束する。これは、結果の選択的な報告やデータの改ざんを防ぐのに役立つ。 また、治験前登録を行うことで、現在実施中の治験や終了した治験のデータへのアクセスが容易になり、研究の重複を防ぐことができる。 登録された臨床試験は公表される可能性が高く、公表バイアスを低減し、臨床実践や政策決定に利用できる試験結果を確保することができる。 治験前登録は、臨床研究が透明かつ厳格な方法で実施され、より信頼性が高く有用な結果につながることを保証するための重要なステップである。
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