新冠疫情封锁期间大脑成熟的性别差异：统计分析下的真相探究

为解决研究中性别变量统计方法有效性问题，研究人员利用 Corrigan 等人共享的数据、代码及规范区域值开展研究。结果显示 Corrigan 等人所宣称的性别差异缺乏有力证据。这有助于规范性别差异研究的统计方法，提升研究可靠性。

　　在研究中，性别作为变量的考量对于结果的可重复性和普遍性愈发重要。为确保研究严谨性，需采用有效的统计方法纳入性别因素。Corrigan 等人报告了性别差异，却未进行统计学检验，声称新冠疫情相关封锁对女性大脑的影响比男性更严重，显示出女性大脑相较于男性大脑更脆弱，但他们并未使用有效方法对两性进行比较。Corrigan 等人没有通过统计比较两性来支持其主张，而是分别在各性别内进行效应检验，当一个性别拒绝原假设而另一个性别未拒绝时就宣称存在性别差异。这种方法几十年来已被广泛认定为无效。将其应用于性别差异研究时，被称为 “性别特异性显著性差异”（DISS）错误，这是 “名义显著性差异”（DINS）错误的一种特殊情况。在考虑两组时（如将性别作为变量时常见的情况），DISS 可能导致高达 50% 的假阳性差异结果，与抛硬币无异。Corrigan 等人使用 DISS 方法得出两个主要发现：一是女性大脑 30 个区域的皮质变薄显著偏离正常值，而男性大脑仅有两个区域；二是基于图 5 报告了整体年龄加速的 “差异”，图中显示男性的置信区间（CI）跨越零，而女性没有。但这些发现都并非基于对女性和男性的有效直接比较。统计显著性的不一致评估并不能表明或暗示两性之间存在显著差异。研究人员使用 Corrigan 等人共享的数据、代码及规范区域值，对其关于性别差异的主张进行检验。针对 68 个区域，研究人员使用两样本 t 检验和 Corrigan 等人采用的相同错误发现率校正方法，比较女性和男性的规范偏差估计值。分析表明，只有 1 个区域的女性皮质变薄加速显著高于男性，而非 30 个。在整体 “年龄加速” 方面，自抽样的 95% 置信区间未能排除原假设，这意味着根据作者设定的统计显著性阈值，数据无法令人信服地支持存在性别差异的主张。抛开该研究的其他局限性，如样本量以及大脑正常衰老的估计方式等，研究分析表明 Corrigan 等人宣称的性别差异缺乏有力证据。值得强调的是，研究人员能够进行此次分析，得益于数据和代码的全面透明报告。