※ 引述《saltlake (SaltLake)》之铭言： : 想请大家帮忙看看下面对於统计显着和 : 临床显着的差别之想法有否问题 : 进行假设检定的时候有所谓统计显着的设定 : 比方说 p-值 < 5.0e-2 或者其他事先设定的值 : 就同意是统计显着 也就是说可以排斥虚无假说 : 而接受对立假说 因为所测试的极小 p-值表示 : 确实存有某种因素发挥影响才会发生试验中 : 的事件 而该事件是假设虚无假说成立的前提下 : 相当极端不可能的事件 : 然而测试显示统计显着 是否有"实际"的意义? : 比方说在测试新药是否有效的时候 虚无假说是 : 无效而对立假说是有效 但是试验中评估新药效果 : 有效的指标是选用例如"让患者咳嗽的次数从每天 : 5次降到每天2次" 而这个指标在临床上 对於该新药 : 所要治癒的疾病并没有医学上的理论支持 : 这时候即使试验数据显示出统计显着 仍因本试验 : 所选的临床指标无意义或者和治癒疾病无关 所以即使 : 统计数据和方法指出可以拒绝虚无假说 但是仍不能 : 以此数据证实新药有治病效果 盐湖城大....对临床显着(clinical significance)的解释不大对喔 统计显着 只要结果的 p value < 某个值,通常设0.05 就可称统计显着 临床显着 指这个结果是否对实施临床医疗有影响或是说对病人本身是不是 "依社会通念"实际意义的改变~~ 举例 : 没吃药的一群人 平均血压 150 mmHg 有吃药的一群人 平均血压 149.3mmHg 这药到底能否有效降低血压 ? 统计跑出来可能有意义(只要样本数够大) 但是问100个医生 100个都会认为这样的血压下降幅度没意义 也不用问医生 问正常的社会人士都会觉得没意义 回大大举的 扣嗽次数 5 --> 2 这数据大部分的人会觉得是有 "临床显着"的 毕竟咳嗽次数少了一半以上 跟"这药降低咳嗽次数有否理论支持"、和"这指标治癒疾病有无关联" 都没有关系 如果实验结果换成 是从5次降到4.9次, 可能统计上跑出来 p value 够小 就是统计显着, 但大家都会觉得没有临床显着 而判断临床显着与否, 很明显地, 是带有相当多的主观成分在 有些事 是统计发现有意义 再回头去研究理论或机转 譬如 metformin 这个降血糖药 "似乎"可以预防cancer产生 是先有流行病学的研究报告 之後才回头一直研究对抗癌细胞生长的机转 --

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