[论文解读] Detecting the skewness of data from the five-number summary and its application in meta-analysis
提出基于五数总结和样本量的偏度检验，以决定在元分析中如何处理研究，包含精确和近似临界值以及一个支持的流程图。
For clinical studies with continuous outcomes, when the data are potentially skewed, researchers may choose to report the whole or part of the five-number summary (the sample median, the first and third quartiles, and the minimum and maximum values) rather than the sample mean and standard deviation. In the recent literature, it is often suggested to transform the five-number summary back to the sample mean and standard deviation, which can be subsequently used in a meta-analysis. However, if a study contains skewed data, this transformation and hence the conclusions from the meta-analysis are unreliable. Therefore, we introduce a novel method for detecting the skewness of data using only the five-number summary and the sample size, and meanwhile propose a new flow chart to handle the skewed studies in a different manner. We further show by simulations that our skewness tests are able to control the type I error rates and provide good statistical power, followed by a simulated meta-analysis and a real data example that illustrate the usefulness of our new method in meta-analysis and evidence-based medicine.
研究动机与目标
- 受到元分析实践的启发，即研究仅报告用于偏斜数据的五数摘要。
- 在三种报告情景下，开发使用五数摘要检测偏斜的统计检验。
- 提供一个决策流程图，以指导在元分析中如何处理偏斜研究。
提出的方法
- 通过关键分位点之间的差值（如 a, m, b 或 q1, m, q3）来定义偏度等级，并为每种报告情景推导检验统计量。
- 在正态性假设下，为检验统计量建立 Wald 型以及严格/近似的原假设分布。
- 提供有限样本的临界值，并给出便于实现的实用近似。
- 提供一个在线计算器，实现流程图与检验。
- 通过仿真和一个模拟元分析来展示性能。
实验结果
研究问题
- RQ1在三种常见的报告情景下，是否可仅使用五数摘要和样本量来检测偏度？
- RQ2在小到中等样本量下，不同偏度检验在控制 I 型错误率和检验力方面的表现如何？
- RQ3在使用五数摘要时，元分析实践应如何将偏度检验纳入以提高推断？
- RQ4将流程图引导的决策应用于元分析结果，与传统方法相比有何影响？
主要发现
- 提出的偏度检验在各情景下对精确和近似临界值的 I 型错误率控制均有效，但渐近值在小样本方面存在局限。
- 检验在单峰偏斜替代情形下通常具有较强的偏度检测能力，性能因情景而异。
- 流程图为偏斜研究提供三种选项：排除、变换或进行亚组分析，从而提升元分析的可靠性。
- 在模拟元分析中，包含经过偏度筛选的研究（选项三）可得到无偏的效应估计，并且与理想情况相比，置信区间长度具有竞争力。
- 一个在线计算器展示了偏度检验和流程图的实际实现。
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本解读由 AI 生成，并经人工编辑审核。