Как именно считали - непонятно.
Цитата:
Mixed Models Analysis
, по всей видимости, означает Mixed-design analysis of variance, с повторными измерениями и один фактор фиксированный (лекарство-плацебо), второй случайный (разброс при повторных измерениях). Но тут не независимые повторные измерения, тут есть динамика болезни. Это может дать преувеличенный уровень значимости (зависимость измерений в определённом смысле эквивалентна сокращению объёма выборки, при том, что формально он тот же и достаточно велик). Но мне кажется, что этого недостаточно будет для объяснения.
Поэтому у меня сильное подозрение в "редактировании", причём подделать значения опасно, а вот для "неудобных" данных найти причину их забраковать можно без особого риска. И вот то, что для самого статистически значимого результата есть самая большая выбраковка данных - наводит на мысль. Везде 145 и 148 исследуемых (для препарата и плацебо), причём общее число обозначено 154 и 152, то есть 13 человек уже выбраковано, но для данного исследования 138 и 142 (отброшено 7 и 6, а если к общему числу, то даже 16 и 10 субъектов). А если полагать, что отбрасывались "самые неподходящие" в одну сторону в одном случае и в другую в другом - то, грубо принимая нормальное распределение, получим, что граница 5% это
, а сигма примерно 0.5, так что сдвиг порядка 0.05 и 0.05, итого порядка 0.1, при разностях 0.17, 0.19, 0.06, 0.04, в среднем 0.11. То есть в принципе так фальсифицировать без риска (и даже без сознания того, что фальсифицируешь, будучи убеждён, что удаляешь, найдя ошибки в данных) можно, получая такой значимый эффект.
Но для проверки надо брать исходную выборку и смотреть на неё, причём видеть и отброшенные.