將非顯著結果解釋為“趨勢”
最近，兩個不同的同事使用了一種關於條件差異的論點，這在我看來是不正確的。這兩位同事都使用統計數據，但他們不是統計學家。我是統計學的新手。
在這兩種情況下，我都認為，由於實驗中的兩個條件之間沒有顯著差異，因此對這些組就操縱做出一般性聲明是不正確的。請注意，“提出一般性聲明”意味著類似這樣的寫法：“A 組比 B 組更頻繁地使用 X”。
我的同事反駁說：“即使沒有顯著差異，趨勢仍然存在”和“即使沒有顯著差異，但仍然存在差異”。對我來說，這兩個聽起來都模棱兩可，也就是說，它們將“差異”的含義從：“可能是非偶然因素的結果”（即統計顯著性）改為“任何非- 組間測量的零差異”。
我同事的反應正確嗎？我沒有接受他們，因為他們比我高。
這是一個很好的問題; 答案很大程度上取決於上下文。
總的來說，我會說你是對的：做出像“A 組比 B 組更頻繁地使用 X”這樣的*不合格的一般性聲明是具有誤導性的。*最好說類似的東西
在我們的實驗中，A 組比 B 組更頻繁地使用 X，但我們非常不確定這將如何在普通人群中發揮作用
或者
儘管在我們的實驗中，A 組使用 X 的頻率比 B 組高 13%，但我們對一般人群中差異的估計尚不清楚：合理的值範圍從 A 使用 X的頻率比 B 組少5% 到 A 使用 X 21%比B組更頻繁
或者
A 組比 B 組多使用 X 13%，但差異無統計學意義（95% CI -5% 至 21%；p=0.75）
另一方面：你的同事是對的，在這個特定的實驗中，A 組比 B 組更頻繁地使用 X。然而，人們很少關心特定實驗的參與者；他們想知道你的結果將如何推廣到更大的人群，在這種情況下，一般的答案是你不能自信地說隨機選擇的組 A 是否會比隨機選擇的組 B 更多或更少地使用 X。
如果您今天需要選擇是使用治療 A 還是治療 B 來增加 X 的使用，在沒有任何其他信息或成本差異等情況下，那麼選擇 A 將是您的最佳選擇。但是，如果您想對自己可能做出正確的選擇感到滿意，那麼您將需要更多信息。
請注意，您不應說“A 組和 B 組在 X 的使用上沒有區別”，或“A 組和 B 組使用 X 的數量相同”。在您的實驗中（A 使用 X 多 13%）或普通人群中的參與者都不是這樣；在大多數現實世界的上下文中，您知道 A 與 B 之間肯定存在某種影響（無論多麼輕微）；你只是不知道它往哪個方向走。