ruruuunのブログ

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統計の基本と、論文の結果の読み取り方ーその1

オオサンショウウオ先生の書籍から、帰無仮説を棄却できるのはp値だということはわかったが、これまで、論文を読んでいて、p値は気にせずに信頼区間のみでその結果を判断していた。講義でもp値についてなんども説明されていたので「そんなに大切なことだったのか?」という疑問を持った。
ここで森田先生の書籍から再度統計のキモを学びたい。
 
 
★p値と信頼区間と、結果の読み取り
p値の意味をきちんと知る
1 p値は確率なので絶対値で示す。
2 p値は症例数に依存するから数値の信頼区間を書く
例えば次のような2種類の結果があったら、どのように考えるか。
 
治療A

                                     プラセボ                 新治療     p      有効率の差
研究1(n=25)      36%                     60%      0.09            24%[-3〜51%]
研究2(n=800)                    36%                      60%                0.001            24%[17〜31%]

研究1から
症例数がまだ少ないから幅が不安定だが、先々知見が増えれば-3から51%の間のどこかに落ち着くことが推定される。
p値は0.09と「有意」ではないが、治療Aは効果として期待できる。
と、読み取れる。
 
これまでの私なら研究1については、
症例数も少ないし、信頼区間も0をまたいでいるのでなんとも言えないなあ。としか見ていなかった。
 
★得たもの
・有効率の差の、臨床的な意義も含め、今後の知見によってはこの結果は期待できる。など、先を見通した読み方ができるということ。
・研究1と2ではおなじ結果でも症例数の差によってp値が大きく変わるのでそれで判断できない。
→p値は症例数に依存するから症例数が多ければ多いほど微小な差を検出する。ということを忘れない。
 
3 統計学的有意差と臨床的に意味のある差を区別する
「p値が大きくても小さくてもそれと治療の強さは関係ありません」
 
次の論文で検討してみよう
ガバペンチンのRCT
目的:がんによる神経障害性疼痛の患者に対して、オピオイドによる鎮痛効果と、オピオイドにガバペンチンを追加した鎮痛治療の効果を比較すること。
 
P:がんによる神経障害性疼痛のある患者 121名
I:オピオイド+ガバペンチン
O:観察期間中の平均の疼痛の強さ
 
結果:pain score 4.6 vs 5.4:p=0.025
 
この疼痛の平均値が0.8だけ「統計学的に有意に」低くなったことは「臨床的な意味があるのか」
と考えることが大切。
疼痛では「平均値の差」ではなく「疼痛が33%以上低下したものを有効とする「有効率」で比較すべきという主張あり。そちらの指標から考察するべき。
 
p値のまとめ
・p値は絶対値を示す。
・p値のみで判断せず、頻度、有効率などの数値の信頼区間を見る。
統計学的有意差と臨床的に意味のある差を区別し、臨床的に意味のある差をいくつに設定したのかを見る。
次の書籍を参考にしました。f:id:ruruuun:20180503230520j:image