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关于p这点事,又有新观点了,这次比较客观

2020-2-13 作者:张华 赵一鸣   来源:临床流行病学和循证医学 我要评论0
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P值一直是学术界争论的话题,自从1925年英国遗传学家、统计学家罗纳德·菲舍尔建议形成p值并推荐将0.05设定这p值的阈值,该话题的争议从未中断过,反对者认为对p值太过重视,导致相关利益者通过各种办法跪求p<0.05,而实际的效应大小受重视程度不够,近些年来有很多专家联名要求废除p值;

而支持者认为p值作为原假设成立的概率出现,是一个客观的评价标准,如果废除p值,论文中结论不好判定,将充满各种无意义的结论。去年在全国的临床流行病学分会青年论坛上,还专门将此课题进行辩论,辩论过程非常精彩,而与会的评委专家争论依然很大,p是不是“屁”依然没有结论。

近几天看到一篇新英格兰杂志题目为《NewGuidelines for Statistical Reporting in the Journal》的文章,文章对越来越少报告p值的现象进行解释,对p值为什么进行调整,多次比较可能带来的风险进行论证,对各方观点进行陈述和对比,我认为是最近几年来比较客观的一篇文章,我也比较同意文章的结论。如果感兴趣的读者可以详细阅读一下。

近年来随着数据获取越来越容易,数据的比次比较和探索性分析越来越多,样本量也越来越大,特别是现在提倡真实世界临床研究和多中心临床研究,两者都会导致假阳出现的机会越来越多,这个很好理解,只要比较次数足够多,样本量足够大,总可以挖掘出“阳性”的结果,因此对p值的深入理解以及p值的地位还会有越来越多的争论,也亟需进行规范不同研究类型时如何界定p的意义。

结论文章论点,我对于p值提供几点建议,供同行批评和讨论。

1. 无论真实世界研究还是严格的RCT研究,应在数据完成收集之前撰写统计分析计划,确定好分析目的,分析指标的定义,样本量确定的方法,缺失值的处理,敏感性分析的方法、统计软件、统计检验方法、阿尔法是否需要调整及如何定义等,并在研究完成后依据统计分析计划进行统计分析,此类研究我们可以认为p值大小是非常有意义的,应该可以用p值作为相应的结论;

2.对于未能事先制订统计分析的研究分析,因为分析方法及检验次数的不确定性,再用p值进行严格评价可能会出现较多假阳性,此时应报告效应值及其置信区间,可使用贝叶斯方法进行统计分析,并参考p值作出相应的结论。

参考文献:

David Harrington et al.NewGuidelines for Statistical Reporting in the Journal.The new england journal of medicine.



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