Il valore di p e il suo significato
Quando uno di diversificare gli investimenti di portafoglio, si ha la necessità di considerare l'investimento nel settore sanitario. Le società farmaceutiche che hanno un forte gasdotti di indagine in materia di droga sono speculazioni forte crescita. In oltre ad esaminare i suoi gasdotti, uno deve anche essere in grado di valutare i risultati dei suoi studi clinici. Quando un programma di notizie relazioni i risultati di una sperimentazione clinica di un nuovo farmaco ad essere "statisticamente significativi ", cosa significa? E come si è venuto a questa conclusione? Uno dei valori più importanti per cercare quando si interpretano i risultati di uno studio è il P value.Elenbaas definisce P, et al valore come "la probabilità che un errore di tipo I è stato commesso, e che l'ipotesi nulla è stato erroneamente respinto." Passiamo brevemente a parlare l'ipotesi nulla, di errore di tipo I, II e tipo di errore. Consente di dire Un nuovo farmaco è stato confrontato con un farmaco attualmente disponibili B. La prima ipotesi che gli investigatori di fare è che il nuovo farmaco A è uguale o equivalente in efficacia attualmente disponibili per il farmaco B. Questo presupposto è chiamata l'ipotesi nulla (H0). Un presupposto per contraddire l'ipotesi nulla è l'ipotesi alternativa (H1). H1 afferma che il nuovo farmaco A è più efficace del farmaco al momento disponibile in B. Infatti, l'ipotesi alternativa (H1) è quello che gli inquirenti vogliono dimostrare perché le imprese farmaceutiche in via di sviluppo di nuovi farmaci il fondo la maggior parte dei suoi studi clinici. Tipo I errore si verifica quando è respinta quando H0 è proprio vero. In altre parole, gli investigatori ritengono che il nuovo farmaco A è più efficace del farmaco B attualmente disponibili (il rifiuto H0), quando un farmaco è pari a efficacia di droga B, o peggio, non il più efficace come droga di tipo II B. errore si verifica quando in realtà è vero H1 (farmaco A è più efficace del farmaco B), ma gli investigatori non rifiutare H0 (non ha respinto l'ipotesi che il farmaco A è uguale in quanto l'efficacia della droga B). Con terminologie tecniche definite, consente di tornare al valore P. Per ribadire, P, il valore è "la probabilità che un errore di tipo I è stato commesso, e che l'ipotesi nulla è stato erroneamente respinto." (Elenbass et al). Il valore di P si dice di essere "statisticamente significativo" quando è <0,05. Ad esempio, uno studio clinico a confronto l'efficacia di droga tra A e B di droga, trovato un farmaco che ha lavorato meglio ad abbassare la pressione arteriosa rispetto al farmaco B, e il valore di P è stato calcolato a 0,04. Ciò significa che vi è un 4% di probabilità che un errore di tipo I è stato commesso (investigatori falsamente credere che un farmaco è più efficace rispetto al farmaco B, se sono uguali in efficacia). 0,05 è il più grande valore accettabile P in letteratura clinica. Quando gli investigatori sostengono che un farmaco è più efficace del farmaco B, sono stati corretti al 95% del tempo, con solo meno del 5% di probabilità error.There sono molti altri importanti valori statistici, ma sono al di là del campo di applicazione del presente articolo. Ora, ogni volta che un giornalista della televisione relazioni i risultati di una sperimentazione clinica per un nuovo farmaco ad essere "statisticamente significativo", si possono eseguire le proprie verifiche da ottenere una copia di tale studio e di ricerca per la P value.References: 1. Elenbaas RM, Elenbass JK, e Cuddy PG, et al. La valutazione della letteratura medica parte II: l'analisi statistica. Annals of Emergency Medicine. Ottobre 1983; 12 (10) :35-45 .2. HG Anderson, Kendrach MG, e Trice S, et al. Intesa statistica e clinica significato: ipotesi di sperimentazione. Ufficiale della farmacia pratica. Giugno 1998; 11 (3) :181-195. Http://www.onlinefreedomwork.com
Fonte dell'articolo: Messaggiamo.Com
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