因为数据是未经校正的，Minger不知道如何合理处理，那位网友说的非常在理

来源: 吃与活 于 2016-01-21 08:21:37 [] [博客] [旧帖] [给我悄悄话] 阅读数 : (863 bytes)

"Your analysis is completely OVER-SIMPLIFIED. Every good epidemiologist/statistician will tell you that a correlation does NOT equal an association. By running a series of correlations, you've merely pointed out linear, non-directional, and unadjusted relationships between two factors. I suggest you pick up a basic biostatistics book, download a free copy of "R" (an open-source statistical software program), and learn how to analyze data properly. I'm a PhD cancer epidemiologist, and would be happy to help you do this properly. While I'm impressed by your crude, and - at best - preliminary analyses, it is quite irresponsible of you to draw conclusions based on these results alone. At the very least, you need to model the data using regression analyses so that you can account for multiple factors at one time."

所有跟帖： 

• 这个有道理。请问Campbell自己是怎么处理怎么得出他的结论的？ -Lily168- ♀ 给 Lily168 发送悄悄话 Lily168 的博客首页 (0 bytes) () 01/21/2016 postreply 08:46:15

• 这要他来回答了。相信他们这么多人的team，又在相关领域，应该知道如何分析，否这也拿不到钱吧 -吃与活- ♂ 给 吃与活 发送悄悄话 吃与活 的博客首页 (0 bytes) () 01/21/2016 postreply 08:50:33

• 据我目前所知，他没有发表过任何阐述如何对此数据分析处理的文章。不知道他真做了没有。做了后为什么不发表。 -Lily168- ♀ 给 Lily168 发送悄悄话 Lily168 的博客首页 (0 bytes) () 01/21/2016 postreply 09:06:11

• 你可以直接问他的官方网站，我想会有帮助的。 -蓍草为yarrow- ♀ 给 蓍草为yarrow 发送悄悄话 蓍草为yarrow 的博客首页 (0 bytes) () 01/21/2016 postreply 09:31:11

• 还有，我知道他在China Study的基础上，在西方专业杂志发表了几篇论文。可能看看他那些 -蓍草为yarrow- ♀ 给 蓍草为yarrow 发送悄悄话 蓍草为yarrow 的博客首页 (41 bytes) () 01/21/2016 postreply 09:35:26

• 但是那些文章都不涉及动物蛋白数据处理方法 -Lily168- ♀ 给 Lily168 发送悄悄话 Lily168 的博客首页 (0 bytes) () 01/21/2016 postreply 09:51:39

• 哦。那样的话，你可以询问他的官方网站。另外，数据处理方法也是一个专门学科吧， -蓍草为yarrow- ♀ 给 蓍草为yarrow 发送悄悄话 蓍草为yarrow 的博客首页 (62 bytes) () 01/21/2016 postreply 10:28:59

• 我不会对一个问题的分析只集中在单一一个信息来源。 -Lily168- ♀ 给 Lily168 发送悄悄话 Lily168 的博客首页 (459 bytes) () 01/21/2016 postreply 10:56:15

• 我并没有说只集中在Campbell那一个单一的信息来源，的确渠道要多样。但是我个人觉得Campbell -蓍草为yarrow- ♀ 给 蓍草为yarrow 发送悄悄话 蓍草为yarrow 的博客首页 (425 bytes) () 01/21/2016 postreply 11:18:14

• 一个做学术的，有关他最重要的信息来源当然是他正规发表的作品。他的文章很多，那里提供大量的信息。 -Lily168- ♀ 给 Lily168 发送悄悄话 Lily168 的博客首页 (152 bytes) () 01/21/2016 postreply 11:40:39

• 那你很认真，花了不少时间，赞一个。你说的对， -蓍草为yarrow- ♀ 给 蓍草为yarrow 发送悄悄话 蓍草为yarrow 的博客首页 (513 bytes) () 01/21/2016 postreply 12:20:26

• 那些结论都是相关性的，不是因果性的。有其局限性。而且， -Lily168- ♀ 给 Lily168 发送悄悄话 Lily168 的博客首页 (212 bytes) () 01/21/2016 postreply 21:57:19

• 这篇文章有关于其方法的描述，可参考 -吃与活- ♂ 给 吃与活 发送悄悄话 吃与活 的博客首页 (128 bytes) () 01/21/2016 postreply 11:42:15

• 你既然找了，为什么找不到他处理动物蛋白数据的文献？ -Lily168- ♀ 给 Lily168 发送悄悄话 Lily168 的博客首页 (0 bytes) () 01/21/2016 postreply 11:46:00

• 你看是不是与那位Minger的方法不同呢？我没有看到他在这方面的文章。你应该在陈君实那部书中找 -吃与活- ♂ 给 吃与活 发送悄悄话 吃与活 的博客首页 (181 bytes) () 01/21/2016 postreply 11:52:20

• 同样的问题你没回答，团队里有会处理数据的人，为什么对动物蛋白致癌这个对Campbell最核心的数据没有做处理？ -Lily168- ♀ 给 Lily168 发送悄悄话 Lily168 的博客首页 (525 bytes) () 01/21/2016 postreply 12:18:30

• 对“完整蛋白促癌"论，你怎么看？ -Lily168- ♀ 给 Lily168 发送悄悄话 Lily168 的博客首页 (0 bytes) () 01/21/2016 postreply 12:25:25

• 这是个有意思的话题，为什么加入赖氨酸就促癌，我不清楚。比较清楚的是食用蛋白的量与癌症发生率相关，吃的蛋白多，癌就多 -吃与活- ♂ 给 吃与活 发送悄悄话 吃与活 的博客首页 (440 bytes) () 01/21/2016 postreply 12:41:36

• 整体看的话，由于IGF 1 过低引起的疾病／死亡比IGF1 过高引起的要多得多。 -Lily168- ♀ 给 Lily168 发送悄悄话 Lily168 的博客首页 (0 bytes) () 01/21/2016 postreply 16:40:36

• 这个我没法知道。也许他们当初并不想做，也许有其他问题，我也无从猜测。 -吃与活- ♂ 给 吃与活 发送悄悄话 吃与活 的博客首页 (0 bytes) () 01/21/2016 postreply 12:33:08

• 所以那位网友说的那些话应该对Campbell本人说。 -Lily168- ♀ 给 Lily168 发送悄悄话 Lily168 的博客首页 (0 bytes) () 01/21/2016 postreply 19:00:16

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