投資ポートフォリオの多様化すると、1 つは、医療産業への投資を検討する必要があります。調査薬の強力なパイプラインが製薬会社強力な成長の推測があります。そのパイプラインを調べるほかに、1 つも、臨床試験の結果を評価することがでく必要があります。ニュース プログラム報告、「統計的に有意な」する新薬の臨床試験結果のはどういう意味ですか？どのように彼らは、結論に来たか。調査の結果を解釈するときを探すために、最も重要な値のいずれかの P の値です。
Elenbaas ら P 値として定義します」確率は型はエラー コミットされていると、null 仮説は誤って拒否されました"。みましょう簡単に null 仮説についての話、私はエラー、および II のエラー入力します。A は、現在利用可能な薬剤 B. に比較されている新しい薬を言うことができます。調査官になる最初の前提、新しい薬物と同じか、現在利用可能な薬剤 B. 効果に等しいです。この前提データは、null 仮説 （H0） と呼ばれます。矛盾の前提、null 仮説に代替仮説 (H1) です。H1 は新しい薬物 B. 現在利用可能な薬よりもより効果的なという実際には、代替仮説 (H1) 何調査官、新薬開発、製薬会社、臨床試験のほとんどに資金を供給するために証明したいです。タイプ エラー時は本当に本当に H0 が拒否されたときに発生します。他の言葉では、調査官、新しい薬物が、現在利用可能な薬剤 (H0 拒否） の B よりもより効果的であると考えている薬物薬 B、または最悪の効果です H1 が実際に true の場合は効果的でない薬として B. タイプ II のエラー発生 (薬物 A は B の薬よりもより効果的な） が、捜査官 H0 を拒否できませんでした （薬物 A B を薬としての効果で等しいこと仮説を拒否した）。
定義、技術用語の P 値に戻って行くことができます。あらためて表明するには、P の値が「確率は型はエラー コミットされていると、null 仮説は誤って拒否されました」。（Elenbass ら）。P の値が「統計的に有意な」いう < 0.05 です。たとえば、薬物 A と B、薬の効果を比較臨床試験薬 B より血圧を下げるに薬物をいっそう良く働きました、P の計算 0.04 を発見しました。4 ％ がこの意味のチャンスでは、型はエラーをコミット (捜査偽って信じるその薬物は効力が等しく場合 B、薬よりもより効果的な)。0.05 P の最大許容値での臨床の文学です。調査官は、薬物を主張するときのみ 5 ％ の確率でエラー未満の時間の 95 ％ が正しいかは薬 B よりもより効果的です。
多く他重要の統計の値が、彼らは、この資料の範囲外です。今、テレビ記者「統計的に有意な」する新薬の臨床試験結果を報告するたびに、その研究コピーを取得することによって、独自の検証を実行 P 値を確認することができます。
参照:
1 Elenbaas RM、Elenbass JK と Cuddy PG、ら、医学文献の評価その 2: 統計的分析。救急医療の実録。1983 年 10 月; 12 (10): 35-45。
2. アンダーソン HG、Kendrach MG、瞬く間に S、ら理解の統計学的および臨床的意義: 仮説をテストします。薬局の練習のジャーナル。1998 年 6 月; 3:181-195。
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