Efterhandsanalyser

Efterhandsanalyser, eller post-hoc analyser, är analyser som genomförs i efterhand när data, observationer eller resultat redan finns tillgängliga. Syftet är ofta att förstå varför vissa utfall uppstod, hitta mönster eller generera nya hypoteser som inte var specificerade innan studien eller projektet startade. Sådana analyser kan ge insikter och ledtrådar för framtida forskning, men de är sårbara för bias eftersom de utgår från data som redan existerar.

En viktig risk med efterhandsanalyser är inflation av felaktiga fynd. Genom att undersöka många möjliga samband kan man slumpmässigt hitta signifikanta resultat (multipla jämförelser) eller överanpassa modeller till just den uppsättningen data (p-hacking). Detta gör att resultaten ofta saknar replikationsbarhet och generaliserbarhet.

Användningsområden inkluderar explorativ dataanalys, generering av nya hypoteser, subgruppsanalyser och klinisk kvalitetsgranskning där syftet är förståelse snarare än konfirmation. För att minska riskerna bör man tydligt skilja mellan utforskande och konfirmatorisk analys, rapportera alla genomförda tester, tillämpa korrigering för multipla jämförelser när det är lämpligt och, när möjligt, preregistrera studien eller separera data för bekräftelse i oberoende dataset.

Sammanfattningsvis kan efterhandsanalyser vara värdefulla verktyg för insikt och framtida forskning, så länge deras begränsningar erkänns och metoderna används med försiktighet samt tydlig transparens kring vad som är hypotesgenererande vs. hypotesbekräftande.

Se även: post hoc, utforskande dataanalys.