※ 引述《saltlake (SaltLake)》之銘言： : 想請大家幫忙看看下面對於統計顯著和 : 臨床顯著的差別之想法有否問題 : 進行假設檢定的時候有所謂統計顯著的設定 : 比方說 p-值 < 5.0e-2 或者其他事先設定的值 : 就同意是統計顯著 也就是說可以排斥虛無假說 : 而接受對立假說 因為所測試的極小 p-值表示 : 確實存有某種因素發揮影響才會發生試驗中 : 的事件 而該事件是假設虛無假說成立的前提下 : 相當極端不可能的事件 : 然而測試顯示統計顯著 是否有"實際"的意義? : 比方說在測試新藥是否有效的時候 虛無假說是 : 無效而對立假說是有效 但是試驗中評估新藥效果 : 有效的指標是選用例如"讓患者咳嗽的次數從每天 : 5次降到每天2次" 而這個指標在臨床上 對於該新藥 : 所要治癒的疾病並沒有醫學上的理論支持 : 這時候即使試驗數據顯示出統計顯著 仍因本試驗 : 所選的臨床指標無意義或者和治癒疾病無關 所以即使 : 統計數據和方法指出可以拒絕虛無假說 但是仍不能 : 以此數據證實新藥有治病效果 鹽湖城大....對臨床顯著(clinical significance)的解釋不大對喔 統計顯著 只要結果的 p value < 某個值,通常設0.05 就可稱統計顯著 臨床顯著 指這個結果是否對實施臨床醫療有影響或是說對病人本身是不是 "依社會通念"實際意義的改變~~ 舉例 : 沒吃藥的一群人 平均血壓 150 mmHg 有吃藥的一群人 平均血壓 149.3mmHg 這藥到底能否有效降低血壓 ? 統計跑出來可能有意義(只要樣本數夠大) 但是問100個醫生 100個都會認為這樣的血壓下降幅度沒意義 也不用問醫生 問正常的社會人士都會覺得沒意義 回大大舉的 扣嗽次數 5 --> 2 這數據大部分的人會覺得是有 "臨床顯著"的 畢竟咳嗽次數少了一半以上 跟"這藥降低咳嗽次數有否理論支持"、和"這指標治癒疾病有無關聯" 都沒有關係 如果實驗結果換成 是從5次降到4.9次, 可能統計上跑出來 p value 夠小 就是統計顯著, 但大家都會覺得沒有臨床顯著 而判斷臨床顯著與否, 很明顯地, 是帶有相當多的主觀成分在 有些事 是統計發現有意義 再回頭去研究理論或機轉 譬如 metformin 這個降血糖藥 "似乎"可以預防cancer產生 是先有流行病學的研究報告 之後才回頭一直研究對抗癌細胞生長的機轉 --

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