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一个差异有统计学意义,有时候还不够!

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发表于 2017-3-1 16:36:32 | 显示全部楼层 |阅读模式
小明痛定思痛,搞到了经费,展开了随机对照实验,控制了入组基线。他仍然用A疗法和B疗法治疗肝癌,A疗法的应答率(response rate, RR)是50%,B疗法的RR是40%,经检验,差异有统计学意义(P<0.05)。他兴奋地宣布A疗法治疗肝癌比B疗法好。日夜兼程写论文,又投给了心仪的杂志。

稿子又落到了小红的手里(孽缘啊),她看了文章,呵呵一笑,写下了审稿意见:单单应答就意味着疗效好吗?如果A疗法的应答时间很短,而B疗法持续时间更长呢?至少还要考察一下应答的质量吧!还有患者的生存质量你不考虑吗,比如,如果A疗法副作用很大而B疗法副作用更小呢?是否值得为这一点点应答率的差别忍受更多副作用的痛苦?一个指标顶什么用,拒稿!

真相:P<0.05,本来意味着你“只有”5%的可能是靠运气得到这个结果,反过来也可以说,你“竟然还有”5%的机会撞上好运!P<0.05是约定俗成的规矩,但细想还是挺大的,就像现在挺火的阴阳师,0.05意味着抽20张卡就有可能抽到一个SSR,检测20个指标就可能发现一个有差异。万一你第一张卡就抽到了,广大患者还能跟你一样好运么?这就是为什么一些高贵冷艳的期刊要求你从多几个方面去验证。如果有三个指标达到P<0.05,那么实验组的干预方案跟对照组无差异的概率就是P<(0.05^3)=0.000125,即你需要抽8000张卡才能抽到一张SSR,这样拒绝原假设就充分多了。



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