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为什么越来越多的临床试验会做亚组分析？
在临床试验中，我们一般希望在所有类型患者中观察到一致的治疗效果，但疗效往往会随着患者的特点而变化，这时候我们就需要亚组分析来明确研究结论。
发表于2017-10-15
次要结局就可以忽略？大错特错！
不同于主要结局，次要结局(Secondary Outcome)可以为治疗的效果提供额外的证据，但是次要结局的分析结果只能被认为是支持性或探索性的结果。次要结局指标可以是多个，但次要结局指标也不宜过多，以达到试验目的即可。
发表于2017-10-12
主要结局为替代或复合指标时，应注意什么问题？
当直接测量干预措施的效果比较困难时可以选用替代结局指标。例如糖化血红蛋白水平可以反映近2个月的血糖水平，因此经常被用作降糖药的评价指标，用以衡量降糖效果。
发表于2017-10-09
临床研究样本量不足时，会带来什么后果？
在统计学中，我们把这种假阴性错误称为“Ⅱ型错误”。统计学中用β表示Ⅱ型错误发生的概率，没有犯Ⅱ型错误的概率为1-β，即把握度，又称检验效能（power of test）。做研究设计时，如果要求的把握度越大，则要求样本含量也越多。
发表于2017-10-06
“P<0.05”和“疗效肯定”并不是一回事！
临床研究中，发现差异有统计学意义（P<0.05）后，就得出“疗效肯定”的结论是值得商榷的。
发表于2017-09-30
试验主要结局为阴性时，是否有潜在获益的迹象？
当得到一个阴性结果时，研究者典型的第一反应是：什么出错了？治疗是否真的无效？是否还有一线希望？接下来该怎么做? 实际上，主要结局的P值大于0.05时，试验结果是否一定没有意义，还需要根据具体情况来区别对待。
发表于2017-09-28
P<0.05就是强有力的证据吗？
在看文章、做研究、写文章的过程中，我们经常会看到这样的描述：P<0.05时，认为差异有统计学意义。实际上，这里的“0.05”是研究开始前指定的显著性水平α。那么，“P<0.05时，认为差异有统计学意义”或者“显著性水平α=0.0
发表于2017-09-27
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