ສິ່ງທີ່ "ທີ່ສໍາຄັນ" ຫມາຍຄວາມວ່າແນວໃດ? ໃນ ການທົດລອງທາງດ້ານຄລີນິກ ຂອງການຮັກສາຄວາມປອດໄພແລະປະສິດທິຜົນຂອງຢາ, ການຄົ້ນພົບວ່າຂໍ້ມູນທີ່ໄດ້ຮັບ (ຂໍ້ມູນ) ແມ່ນ "ທີ່ສໍາຄັນທາງສະຖິຕິ" ແມ່ນວິທີວິທະຍາສາດທີ່ກ່າວວ່າຜົນໄດ້ຮັບແມ່ນບໍ່ມີໂອກາດເກີດຂື້ນ. ດັ່ງນັ້ນ, ຜົນໄດ້ຮັບແມ່ນຍ້ອນຜົນກະທົບຂອງຢາທີ່ໄດ້ສຶກສາ.
ຄວາມເຂົ້າໃຈ P-Values
ແນ່ນອນວ່າ, ການສະຫລຸບນັ້ນແມ່ນບໍ່ງ່າຍດາຍຍ້ອນວ່າມັນມີສຽງດັງ.
ນັກຄົ້ນຄ້ວາມັກຈະໃຊ້ວິທີສະຖິຕິທີ່ມີຊື່ສຽງແລະເຊື່ອຖືໄດ້ເພື່ອວັດແທກແລະປະເມີນຜົນໄດ້ຈາກການສຶກສາເພື່ອສຶກສາ. ມັນຖືກເອີ້ນວ່າ "p-value" ແລະມັນມີມາດຕະຖານວ່າຜົນໄດ້ຮັບຂອງການສຶກສາເກີດຂຶ້ນໂດຍໂອກາດ.
p-value ໃຫ້ເປີເຊັນຂອງຄວາມເປັນໄປໄດ້ທີ່ອີງໃສ່ການທົດສອບທາງສະຖິຕິຂອງຜົນການສຶກສາ. ດັ່ງນັ້ນ, ຖ້າ p-value ແມ່ນ 0.01, ມີຄວາມເປັນໄປໄດ້ 1% ທີ່ຜົນໄດ້ຮັບແມ່ນຍ້ອນໂອກາດແລະມີໂອກາດ 99% ທີ່ມັນບໍ່ແມ່ນ - ແທນທີ່ຈະແມ່ນຍ້ອນຜົນກະທົບຂອງຢາ.
ການຕັດສ່ວນໃຫຍ່ທີ່ສຸດສໍາລັບຄ່າ p ແມ່ນ 0.05 - ນັ້ນແມ່ນ, ຖ້າ p-value ເປັນ 0.06, ຫຼັງຈາກນັ້ນມັນຖືກພິຈາລະນາ ບໍ່ ມີຄວາມສໍາຄັນທາງສະຖິຕິ. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ຖ້າ p-value ເປັນ 0.04, ຫຼັງຈາກນັ້ນຜົນໄດ້ຮັບ ແມ່ນ ມີຄວາມສໍາຄັນທາງສະຖິຕິ.
ແມ່ນຫຍັງຄື "ສົມມຸດຕິຖານ"?
ທ່ານອາດຈະຮູ້ວ່າຄໍາວ່າ "null" ແມ່ນກ່ຽວຂ້ອງກັບ "ສູນ". ໃນປະເພດຂອງການວັດແທກສະຖິຕິ, ນັກຄົ້ນຄວ້າເລີ່ມຕົ້ນໂດຍສົມມຸດວ່າບໍ່ມີຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງຕົວຢ່າງເຊັ່ນຢາໃຫມ່ແລະອາຍຸຫນຶ່ງ.
ນີ້ອາດຈະເປັນເລື່ອງແປກເພາະພວກເຂົາຕ້ອງການຊອກຫາວ່າຕົວໃຫມ່ແມ່ນ ດີກ ່ວາເກົ່າ. ແຕ່ມັນເຮັດວຽກ. ນີ້ແມ່ນວິທີ:
ໃຫ້ເວົ້າວ່າການສຶກສາກໍ່ຖືກສ້າງຂຶ້ນເພື່ອເບິ່ງວ່າຢາໃຫມ່ແມ່ນດີກ່ວາເກົ່າ. ສົມມຸດຕິຖານ null ແມ່ນໄດ້ລະບຸໄວ້ວ່າ, "ບໍ່ມີຄວາມແຕກຕ່າງກັນໃນຜົນກະທົບ (ຜົນຂອງຜູ້ປ່ວຍ) ລະຫວ່າງຢາໃຫມ່ X ແລະຢາເກົ່າແກ່ Y. " p-value ຂອງ 0.04 ຫຼັງຈາກນັ້ນແປເປັນ: ອີງໃສ່ຂໍ້ມູນການສຶກສາ, ມີໂອກາດ 4% ວ່າບໍ່ມີຄວາມແຕກຕ່າງກັນລະຫວ່າງສອງຢາປິ່ນປົວ.
ແນ່ນອນ, ນັ້ນຫມາຍຄວາມວ່າມີໂອກາດ 96% ທີ່ມີຄວາມແຕກຕ່າງກັນລະຫວ່າງພວກເຂົາ.
ສິ່ງທີ່ "ມີຄວາມສໍາຄັນ" ຫມາຍຄວາມວ່າແນວໃດ? ຕົວຢ່າງຕົວຈິງຂອງຊີວິດ
ການນໍາໃຊ້ຕົວຢ່າງທີ່ແທ້ຈິງ, ໃຫ້ເບິ່ງການສຶກສາຂອງທ່ານ REGARD ຂອງຄົນທີ່ມີ ໂຣກກະເພາະລໍາໄສ້ຫຼາຍ (MS). ການສຶກສານີ້ທຽບໃສ່ຢາ Copaxone ກັບ Rebif .
ຫນຶ່ງຜົນໄດ້ຮັບ (ຜົນໄດ້ຮັບ) ການສຶກສາແມ່ນຈໍານວນເວລາທີ່ຜ່ານໄປກ່ອນການປິ່ນປົວ MS ໃຫມ່ຂອງຜູ້ປ່ວຍຫຼັງຈາກອາຍຸ 96 ອາທິດຢູ່ໃນຢາ. (ໄລຍະການຄົ້ນຄວ້າສໍາລັບການນີ້ແມ່ນ "ທີ່ໃຊ້ເວລາກັບການເລືຍຄືນທໍາອິດ"). ຄ່າ p ສໍາລັບຄວາມແຕກຕ່າງນີ້ແມ່ນ p = 0.64, ຊຶ່ງຫມາຍຄວາມວ່າ, ຍ້ອນວ່າ p-value ສູງກວ່າ 0.05, ບໍ່ມີຄວາມແຕກຕ່າງກັນຢ່າງມີໄນສໍາຄັນທາງສະຖິຕິ ການປິ່ນປົວຄັ້ງທໍາອິດໃນຜູ້ປ່ວຍໃນການປິ່ນປົວ. ມີຄວາມແຕກຕ່າງແຕກຕ່າງກັນ, ມີໂອກາດ 64% ທີ່ບໍ່ມີຄວາມແຕກຕ່າງຢ່າງມີໄນສໍາຄັນທາງສະຖິຕິ.
ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ໄດ້ສຶກສາອີກແມ່ນຈໍານວນຂອງ lesions ທີ່ ມີການເຄື່ອນໄຫວ ທີ່ໄດ້ຖືກກວດເຫັນໃນ ການສະແກນ MRI ຂອງສອງກຸ່ມ. ມັນໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມການສຶກສາໄດ້ຮັບການປິ່ນປົວດ້ວຍ Rebif ມີສະເລ່ຍ 0.24 ເອກະສານຊຶມເຊື້ອ MS ຕໍ່ການສະແກນ, ໃນຂະນະທີ່ຜູ້ທີ່ກິນ Copaxone ມີເສລີ່ຍ 0,41 ໂຣກຕໍ່ການກວດ. ໃນກໍລະນີນີ້, p = 0.0002, ຊຶ່ງຫມາຍຄວາມວ່ານີ້ແມ່ນການຄົ້ນພົບສໍາຄັນທາງສະຖິຕິ.
ສິ່ງທີ່ "ສໍາຄັນ" ຫມາຍຄວາມວ່າຄົນເຈັບສ່ວນບຸກຄົນແລະແພດຂອງພວກເຂົາແມ່ນຫຍັງ?
ມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນທີ່ຈະຮັກສາຢູ່ໃນໃຈວ່າ "ຄວາມສໍາຄັນທາງສະຖິຕິ" ບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງຫມາຍເຖິງວ່າບາງສິ່ງບາງຢ່າງແມ່ນຄວາມສໍາຄັນທາງດ້ານຄລີນິກຫຼືມີຄວາມຫມາຍຕໍ່ບຸກຄົນ.
ຕົວຢ່າງ, ຄວາມແຕກຕ່າງໃນຈໍານວນຂອງ lesions MS ທີ່ມີການເຄື່ອນໄຫວໃນການສຶກສາໄດ້ປຶກສາຫາລືຂ້າງເທິງນີ້ແມ່ນມີຂະຫນາດນ້ອຍ, ເຖິງແມ່ນວ່າມັນມີຄວາມສໍາຄັນທາງສະຖິຕິ. ດັ່ງນັ້ນ, ມັນອາດຈະບໍ່ເປັນເຫດຜົນຕົ້ນຕໍທີ່ທ່ານຫມໍເລືອກເອົາຫນຶ່ງໃນຢາປິ່ນປົວຕໍ່ຄົນອື່ນ. ທ່ານຫມໍອາດຈະໃຫ້ປັດໃຈອື່ນໆເພີ່ມເຕີມໃນການຕັດສິນໃຈປິ່ນປົວ. ຕົວຢ່າງ, ຜົນຂ້າງຄຽງຂອງຢາປິ່ນປົວ, ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ, ແລະຄວາມສ່ຽງຕໍ່ການສັກຢາ.
ສິ່ງທີ່ຄວນສັງເກດໃນເວລາທີ່ຊອກຫາຢູ່ໃນບົດລາຍງານການສຶກສາທາງການແພດ
ດັ່ງທີ່ທ່ານອາດສົງໃສວ່າ, ມີຫຼາຍປັດໃຈຫຼາຍ (ຕົວຢ່າງ, ວິທີການຈໍານວນຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມການສຶກສາຫຼືວິທີການກໍານົດຜົນໄດ້ຮັບ) ເຊິ່ງສາມາດສົ່ງຜົນຕໍ່ຜົນໄດ້ຮັບຜົນສຸດທ້າຍຂອງການສຶກສາທາງຄລີນິກ.
ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ຮູ້ວ່າ p-values ຫມາຍຄວາມວ່າແນວໃດແມ່ນເປັນປະໂຫຍດທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່ສໍາລັບຄວາມເຂົ້າໃຈຂອງຂໍ້ມູນຈາກການສຶກສາທາງດ້ານການຊ່ວຍສໍາລັບນັກຄົ້ນຄວ້າ, ທ່ານຫມໍແລະຄົນເຈັບ.
ອ່ານຢ່າງຫນ້ອຍບົດສະຫຼຸບສັ້ນໆຂອງການສຶກສາ. ມັນສາມາດສະຫນອງລາຍລະອຽດເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບຢາທີ່ທ່ານສາມາດໄດ້ຮັບຈາກການປ່ຽນເສັ້ນສາຍດຽວໃນຊິ້ນສ່ວນກາລະຕະຫຼາດຫຼືຫົວຂໍ້ປື້ມຄູ່ມື.
ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ:
Mikol DD, Barkhof F, Chang P, Coyle PK, Jeffery DR, Schwid SR, Stubinski B, Uitdehaag BM ເບິ່ງກຸ່ມການສຶກສາ. ການປຽບທຽບຂອງ interferon subcutaneous beta-1a ກັບ glatiramer acetate ໃນຜູ້ປ່ວຍທີ່ມີໂລກເອດສະປອດຫຼາຍໆຄັ້ງ (REbif vs Glatiramer Acetate in Relapsing MS Disease [REGARD]): ເປັນການທົດລອງແບບເປີດກວ້າງ, multicentre, randomized, parallel, open-label. Lancet Neurol 2008 Oct 7 (10): 903-914