试验药物的统计意义和临床意义?

发布网友发布时间：2022-05-30 02:13

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热心网友时间：2023-09-16 18:10

临床试验完成后的分析用统计学家的思路既是检验假设是否成立。假设A药比B药疗效有20%的差异，有80%的把握能够实现这个目标，当试验完成后进行假设检验，数据统计分析结果显示P<0.05时，对比组之间的差异具有显著意义，即拒绝原假设h0，接受备择假设h1。举例说明：如果你比较两个肿瘤药（试验药每疗程4万，对照组每疗程1万）谁的生存期长，每组300例，最后试验组比对照组生存期长7天，有统计学意义(P<0.05)。但无论是医生和患者都难以接受每疗程多花3万一年多花36万结果最后只能多活7天，即没有临床意义。但如果两组数据分析是P＞0.05时，则证明假设不成立，试验失败。退出或脱落(非剔除)是试验实施中肯定要出现的现象，但要在一定范围内，通常这部分数据＜20%视为可以接受，大于则说明试验设计、实施、管理都存在问题，数据可信度将被质疑。在统计报告中将详细描述脱落率。证明假设不成立，某种意义上意味着试验失败。