学术界对于pvalue的争论非常大，不看data，只看这个值是很错误地理解它的方式。特别是这种接近0.05的情况。pvalue受两个因素影响，effect size（用药组和对照组的差别有多大）和sample size（样本有多大）。effect size越大，sample size越大，pvalue就越小（两组差别越显著——越具有统计学意义）。但是在实际应用上，我们更要考虑的是*临床意义*，单纯依靠比较pvalue和0.05（或0.01）来得出结论很容易走入误区。这次这个sample size不小，有一千多。但两组mortality rate的数字差别不大（11.6% vs 8%），也就是effect size比较小。在effect size偏小的情况下，有0.059的pvalue，我认为是很不错的结果。死亡率能从11.6%降到8%，虽然没那么dramatic，但也是人命啊。 lvyuansu 发表于 4/29/2020 7:35:54 PM
这个结果， 用不用药对保不保命基本上没有太大的差别。 但是用药可能让你的病程减短。 这个东西的意义在于， 医院的capability。 如果用药以后，对病程中需要medical support 的时间减短有意义的话， 就可以有效的防止击穿。 所以实验设计成11天出院和15天出院。 这个基于医院的承受能力和费用的考虑。 至于将来以后生病的时候会不会用这个药， 很大程度上依赖药的定价和保险公司的支付能力。还有这个药现在看副作用不是很小， long term的影响也不知道， 最后用还是不用， 个人很难做决定。 ps. 在这说一句吧， 在中国这个药trial fail的原因， 就是出院标准，中国医院现在对这个covid的治疗时间是unlimited， 11天和15天是没差别的。 所以， 做出来的结果是可以理解的。 鸿影疏桐 发表于 4/29/2020 7:45:50 PM
为什么在effect size偏小的情况下，有0.059的pvalue，就是很不错的结果呢？ damaicha 发表于 4/30/2020 7:05:31 AM
美国新冠死亡率才5.8%，用药后8%死亡率是怎么降低的？ 其它国家新冠死亡率低于5%的也好多，要脸皮多厚才敢说8%是降低了死亡率？ 还讨论什么显著不显著？！ 中国新冠吃中药好像才3%多一点的死亡率。 谢谢人民的希望大胆承认输给中药！ 大青椒 发表于 4/29/2020 6:55:00 PM
回复 102楼minqidev的帖子赞数学水平 nyc15 发表于 4/30/2020 10:06:56 AM
(p=0.059) 这里大妈多， 估计上看不懂这个了 MingJiang 发表于 4/29/2020 5:34:03 PM
这个只是初步数据吧？要考虑病人的其他情况比如基础病，男女，年龄；死亡率那个在控制其他已知risk factors后很可能就显著了。那些纠结p value 的是不懂统计和数据模型的，不去争了。 另外，说t test算死亡率差别的就洗洗睡了吧。。。 zazads 发表于 4/30/2020 12:43:38 PM
为什么在effect size偏小的情况下，有0.059的pvalue，就是很不错的结果呢？
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1000个人，A组有两个人误差，B组有两个人误差，就已经0.04了，再来一个人, 就是0.05
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她说错了吗？错在哪里？不懂就问。
你可能不在美国吧，美国华人学统计的很多
那些纠结p value 的是不懂统计和数据模型的，不去争了。 另外，说t test算死亡率差别的就洗洗睡了吧。。。
估计那位层主的意思是test statistic基本上是这个effect size除以标准差。pvalue不是太大说明test statistic不太小，在分子比较小的时候能有个不太小的ratio就不错了。but i dont buy it.
已知的risk factor都考虑进去了才能叫randomized trial好吗。