Statistics applied to plant micropropagation: a critical review of inadequate use / Estatísticas aplicadas a micropropagação de plantas: uma revisão crítica sobre usos inadequados

Statistical analyses are an essential part of scientific research. Several choices, including the setup of the experiment, influence the selection of statistical procedures. Thus, successful planning implies accurate analysis. We used a 95% confidence interval and a 7% error margin to sample and characterize the statistical techniques used in studies on micropropagation and to discuss the effects of misusing these techniques. We quantified the following: sample size, number of replications, design, scheme (factorial or not factorial) and number of treatments, whether data transformation was used, transformation type and criteria for selection; variable type (quantitative or qualitative); statistical test and regression types. Although statistics were consistently used in these micropropagation experiments, there were several limitations such as small plot sizes, low replication numbers, employing data transformation while neglecting to inform the criteria used or even using the wrong criteria. Although statistical approaches were applied homogeneously, neglecting to use blocking can lead to errors. Blocking is recommended to increase sample size. For example, the times of an experiment or the number of people needed to set up an experiment can be used as blocks. Micropropagation studies typically employ factorial experiments to identify plant regulator types and application rates. Thus, these experiments have numerous treatments. The Tukey test is used for qualitative data while regression models (linear and quadratic) are more frequently used for quantitative data.

As análises estatísticas são uma parte essencial da pesquisa científica. Vários procedimentos desde a elaboração do experimento têm impacto nos procedimentos estatísticos finais adotados, assim um correto planejamento implica em uma análise precisa. Por meio de uma amostragem utilizando intervalo de confiança a 95% e margem de erro de 7% objetivou caracterizar as estatísticas utilizadas pelos pesquisadores da área de cultura de tecidos vegetais, e com base nos resultados discutir os principais impactos do mau uso. Foram quantificadas as informações referentes ao tamanho da amostra; número de repetições; delineamento; esquema adotado (fatorial ou não) e número de tratamentos; uso ou não de transformação, critério para adoção e tipo de transformação; tipo da variável (quantitativo ou qualitativo), teste e tipos de regressão. Mesmo com uso consistente da estatística nos experimentos de micropropagação alguns gargalos permanecem, como o tamanho das parcelas e o número reduzido de repetições. Soma-se a isto, a transformação de dados na qual não são informados os critérios para a adoção, ou usam-se critérios equivocados. Mesmo considerando as condições homogêneas, o não uso da blocagem nos experimentos pode configurar em um erro. Recomenda-se a blocagem para aumentar o tamanho da amostra, tendo como bloco o tempo e, ou, o fator humano envolvido na instalação do experimento. Como característica da área tem-se o uso de experimentos fatoriais, visando definir doses e reguladores vegetais, assim os experimentos apresentam grande número de tratamentos. Para comparação dos dados qualitativos utiliza-se o teste de Tukey e no quantitativo as regressões preferidas são as lineares e quadráticas.

Requerimentos mínimos para o planejamento e análise de estudos clínicos de não inferioridade: [revisão] / Minimum requirements for planning and analyzing non-inferiority clinical trials: [review]

JUSTIFICATIVA E OBJETIVOS: Estudos de não inferioridade, de uso crescente em pesquisa clínica, são metodologicamente distintos dos estudos tradicionais de superioridade e são particularmente úteis quando existem impedimentos éticos para estudos placebo controlados. O objetivo deste estudo foi rever os critérios mínimos a serem observados no planejamento, condução e análise dos estudos de não inferioridade. CONTEÚDO: Os seguintes determinantes críticos dos estudos de não inferioridade são apresentados e discutidos: margem de não inferioridade, sensibilidade de ensaio, tamanho da amostra, estratégias de análise, algoritmo de inferência e condições que suportam conclusão de superioridade. CONCLUSÃO: Os estudos de não inferioridade possuem um conjunto particular de vieses a serem controlados e o uso correto desta metodologia é orientado por algumas diretrizes regulatórias internacionais. A observância de certo número de requerimentos mínimos é condição necessária para assegurar a validade das conclusões dos estudos de não inferioridade.

BACKGROUND AND OBJECTIVES: Non-inferiority trials with increasing utilization in clinical research have different properties in relation to traditional superiority trials. They are particular useful in situations where placebo controlled studies are considered unethical. This study is a brief review of basic criteria to be observed for planning, executing and analyzing non-inferiority studies. CONTENTS: The following critical issues of non-inferiority studies are discussed: non-inferiority margin, essay sensitivity, sample size determination, strategies for analysis, rules of inference and conditions for switching to claim of superiority. CONCLUSION: Non-inferiority designs are subject to a particular set of bias and some international guidelines are available. Clinical investigators should be aware of basic requirements to ensure validity of conclusions from non-inferiority studies.

Estudos clínicos de não-inferioridade: fundamentos e controvérsias: [revisão] / Non-inferiority clinical trials: concepts and issues: [review]

Estudos de não-inferioridade são modelos experimentais desenvolvidos com o objetivo de determinar se um novo tratamento ou procedimento não é menos eficaz que outro já estabelecido e considerado como controle. São de grande importância no estudo de tratamentos em que o uso de placebo é inviável. Requerem metodologia diferente dos estudos clássicos, chamados de estudos de superioridade, especialmente no planejamento e análise estatística. O presente artigo é uma revisão dos principais elementos diferenciais entre estudos de não-inferioridade e estudos tradicionais. Existe ainda em nosso meio um considerável grau de desconhecimento sobre o uso correto dessa metodologia, o que certamente compromete a validade de alguns estudos clínicos.

Non-inferiority trials are experimental models designed to determine whether a new treatment or procedure is not less effective than an established one, which is considered as standard. They are especially important in the assessment of treatments in which the use of placebo is impracticable. They differ substantially from the classical superiority trials and require different approach, especially in the planning and the data analysis. This paper is a review of the key differences between non-inferiority and traditional clinical studies. There is a considerable amount of misunderstanding on the correct use of this experimental design, which certainly compromises the credibility of some clinical assessments.