很多医学研究的目标是为了确定两种或多种治疗方法中哪一种治疗方法对某个特定的疾病更有效。一项研究的统计学把握度（power），又称检验效能，是指在一定程度上能够检验出具有真正治疗效果的概率，它高度依赖于研究的样本量大小。

当采用回顾性观察性研究设计时，研究人员几乎无法控制样本量的大小，因此也无法控制检验特定治疗效果的能力。当此类研究无法得出具有统计学显著性的结果时，我们就需要考虑一个重要的问题：缺乏统计学显著性到底是由于不同治疗方法之间效果确实没有差异，还是由于研究本身的把握度不足所致。

为了解决这个问题，一些研究人员可能会考虑对已完成的研究进行把握度计算。但是，一旦研究已经完成，再去计算把握度可能就没有太大意义了。因此，对于所有的研究设计，当得出无统计学显著性的结果时，使用置信区间（CI）也许有助于我们对结果进行解释。

2018年，Hung等研究者在《JAMA Surgery》上发表了一项研究结果[1]，针对持续性或复发性甲状腺乳头状癌患者，对比分析了再次手术并接受放射性碘治疗和再次手术但未接受放射性碘治疗两种治疗方法，与肿瘤再次复发时间的相关性[1]。

该回顾性队列研究共纳入了102名患者，分析结果显示两种治疗方法之间的差异并没有达到统计学显著性。

作者进行了检验效能分析，以确定在类似该研究的样本量中，按照80%的检验效能可以检测出的效应值。研究最终得出结论，再次手术并接受放射性碘治疗与无疾病复发生存期显著延长不具有关联性。

研究人员指出，该研究可能并没有足够的把握度来检测出再次手术后接受放射性碘治疗的效果。研究人员在文章中采用了HR及其95% CI来报告肿瘤复发的风险。