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El valor de p y su significado

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Cuando la diversificación de una cartera de inversiones, se debe considerar la inversión en las industrias de la salud. Las empresas farmacéuticas que tienen tuberías de las drogas fuertes de investigación han especulaciones de fuerte crecimiento. En Además de examinar sus ductos, también debe ser capaz de evaluar los resultados de sus ensayos clínicos. Cuando un programa de noticias de los informes de los resultados de un ensayo clínico de un nuevo medicamento para ser "estadísticamente significativo ", ¿qué significa? ¿Y cómo ellos vienen con esa conclusión? Uno de los valores más importantes para buscar la hora de interpretar los resultados de un estudio es el P, et al value.Elenbaas define el valor de P como "la probabilidad de que un error de tipo I se ha cometido, y que la hipótesis nula ha sido desmentido". Vamos a hablar brevemente acerca de la hipótesis nula, el error de tipo I, y el error tipo II. Permite decir Un nuevo medicamento está siendo comparado con un fármaco actualmente disponible B. La primera hipótesis que los investigadores hacer es que el nuevo medicamento A es equivalente o igual en la eficacia de la droga disponible actualmente B. Este supuesto de que se llama la hipótesis nula (H0). Una hipótesis que contradice a la hipótesis nula es la hipótesis alternativa (H1). H1 dice que el nuevo medicamento A es más eficaz que el fármaco actualmente disponible B. En el De hecho, la hipótesis alternativa (H1) es lo que los investigadores quieren probar porque las empresas farmacéuticas que están desarrollando el Fondo de las nuevas drogas de la mayoría de sus ensayos clínicos. Tipo de error que se produce cuando se rechaza H0 cuando se es realmente cierto. En otras palabras, los investigadores creen que el nuevo medicamento A es más eficaz que el fármaco actualmente disponible B (rechazar H0), cuando el medicamento A es igual en eficacia a la droga B, o peor, no es tan eficaz como fármaco B. error de tipo II se produce cuando H1 es realmente cierto (el medicamento A es más eficaz que el medicamento B), pero los investigadores no rechazar H0 (no rechazaron la hipótesis de que el medicamento A es igual en eficacia como fármaco B). Con las terminologías técnicas definidas, permite volver al valor de P. Para reiterar, el valor de P es "la probabilidad de que un error de tipo I se ha cometido, y que la hipótesis nula ha sido desmentido". (Elenbass et al). El valor de p se dice que es "estadísticamente significativa" cuando es <0,05. Por ejemplo, un ensayo clínico que comparaba la eficacia entre un medicamento y el medicamento B, encontró que el medicamento funcionó mejor a reducir la presión arterial que el fármaco B, y el valor de p se calculó en 0,04. Esto significa que existe la posibilidad de un 4% de que un error de tipo I se está cometiendo (los investigadores creen falsamente que el medicamento A es más eficaz que el medicamento B, cuando son iguales en eficacia). 0,05 es el mayor valor de P aceptables en la literatura clínica. Cuando los investigadores afirman que el medicamento A es más eficaz que el medicamento B, que eran correctas el 95% de los del tiempo, con menos del 5% de probabilidad error.There muchos otros valores importantes para la estadística, pero que están fuera del alcance de este artículo. Ahora, cuando un reportero de televisión en los informes de los resultados de un ensayo clínico de un nuevo medicamento para ser "estadísticamente significativa", uno puede realizar su propia verificación mediante la obtención de una copia de ese estudio y buscar la value.References P: 1. Elenbaas RM, Elenbass JK, y Cuddy PG, et al. La evaluación de la parte II de la literatura médica: el análisis estadístico. Annals of Emergency Medicine. Octubre de 1983; 12 (10) :35-45 .2. Anderson HG, Kendrach MG, y Trice S, et al. Comprensión estadística y clínica importancia: la prueba de hipótesis. Oficial de la práctica farmacéutica. Junio de 1998; 11 (3) :181-195. Http://www.onlinefreedomwork.com

Artículo Fuente: Messaggiamo.Com

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