A New Look at P Values for Randomized Clinical Trials

统计能力 随机对照试验 复制 人口 临床试验 统计 对比度(视觉) 实证研究 心理学 Guard(计算机科学) 医学 计量经济学 临床心理学 计算机科学 数学 人工智能 内科学 环境卫生 程序设计语言
作者
Erik W. van Zwet,Andrew Gelman,Sander Greenland,Guido W. Imbens,Simon Schwab,Steven N. Goodman
出处
期刊:NEJM evidence [New England Journal of Medicine]
卷期号:3 (1)
标识
DOI:10.1056/evidoa2300003
摘要

BackgroundWe have examined the primary efficacy results of 23,551 randomized clinical trials from the Cochrane Database of Systematic Reviews.MethodsWe estimate that the great majority of trials have much lower statistical power for actual effects than the 80 or 90% for the stated effect sizes. Consequently, “statistically significant” estimates tend to seriously overestimate actual treatment effects, “nonsignificant” results often correspond to important effects, and efforts to replicate often fail to achieve “significance” and may even appear to contradict initial results. To address these issues, we reinterpret the P value in terms of a reference population of studies that are, or could have been, in the Cochrane Database.ResultsThis leads to an empirical guide for the interpretation of an observed P value from a “typical” clinical trial in terms of the degree of overestimation of the reported effect, the probability of the effect’s sign being wrong, and the predictive power of the trial.ConclusionsSuch an interpretation provides additional insight about the effect under study and can guard medical researchers against naive interpretations of the P value and overoptimistic effect sizes. Because many research fields suffer from low power, our results are also relevant outside the medical domain. (Funded by the U.S. Office of Naval Research.)
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