В научном исследовании постфактум-анализ (от лат. post hoc , «после этого») состоит из статистических анализов , которые были определены после того, как данные были увидены. [1] [2] Обычно они используются для выявления конкретных различий между тремя или более групповыми средними, когда тест дисперсионного анализа (ANOVA) является значимым. [3] Обычно это создает проблему множественного тестирования , поскольку каждый потенциальный анализ фактически является статистическим тестом . Иногда для компенсации используются процедуры множественного тестирования, но это часто трудно или невозможно сделать точно. Постфактум-анализ, который проводится и интерпретируется без адекватного рассмотрения этой проблемы, критики иногда называют выемкой данных , поскольку статистические ассоциации, которые он обнаруживает, часто являются ложными. [4]
Post hoc анализы не являются изначально плохими или хорошими; [5] : 12–13 скорее, основное требование для их этического использования заключается просто в том, чтобы их результаты не были неверно представлены как исходная гипотеза. [5] : 12–13 Современные издания научных руководств прояснили этот момент; например, стиль APA теперь определяет, что «теперь гипотезы должны быть изложены в трех группах: заранее спланированные–первичные, заранее спланированные–вторичные и исследовательские (post hoc). Исследовательские гипотезы допустимы, и не должно быть никакого давления с целью замаскировать их, как если бы они были заранее спланированы». [5] : 12–13
Некоторые распространенные постфактум-тесты включают в себя: [6] [7]
Иногда искушение заняться постфактум анализом мотивируется желанием получить положительные результаты или увидеть проект успешным. В случае фармацевтических исследований могут быть значительные финансовые последствия неудачного испытания. [ необходима цитата ]