两种药物疗效差异性的比较 ——与喻东山同志商榷
作者：师建国
单位：师建国(西安市精神卫生中心 710061)
关键词：
临床精神医学杂志000142 《临床精神医学杂志》(1998，8：376)“答读者来信”一文中，喻东山同志提出用P值来判定两药疗效的相似性，并划分为6级标准。笔者对此不敢苟同，特提出与之商榷。
统计学中数据之间的差异分析有两种可能性，一种被认为是由于抽样误差造成的，一种是由于两者之间存在本质不同。P在统计学中是用来表示某事件发生的可能性大小，即一般认为是抽样误差机率或概率的一个符号，P≤0.05为统计学上一个公认的有显著意义的界限。当P≤0.05，即表示事物之间的差异由于抽样误差而引起的机会在100次事件中只有5次或不到5次，几乎为不可能发生的事件，故认为抽样机会造成差异的可能性很小，而本质差异造成的可能性则很大。P≤0.01，即表示抽样机会造成差异的可能性更小了，100次是只有1次或不到1次。若P>0.95，即表示抽样机会造成差异的可能性100次中超过95次，则表示两样本来自同一总体的可能性很大。
喻东山文中提到的两种药的疗效比较，其实所观察的A药与B药的差别可能有3个原因：①A药真的比B药疗效好；②某因素未被控制好，例如样本是否足够大，患者的病情轻重、年龄、性别、病程、疗程、用药剂量、用药方法和其他辅助治疗等是否具有可比性，疗效评定是否合理等；③抽样误差的概率。
只有在排除后2种原因后，才能说A药的疗效比B药的疗效好。要排除原因“2”，必须设计好，在试验之前两组患者除用药不同外，其他有可能影响疗效的有关因素应均衡齐同，不让任何外来因素使比较发生偏性，而应使两组具有可比性。要排除“3”，可以作统计学显著性检验，如果检验结果P≤0.05，就说差异具有显著性，并从而下结论说A药比B药疗效好。
“显著性”是统计学术语，不是形容差异大小或相似程度的定语。“显著”并不能表示差别大，“非常显著”也不能表示相差很大，而是表示下结论时理由更充分；“不显著”不能说明差别小，或相似，“不显著”是说依据手头资料没有充分理由认为样本来自不同总体，也只好说样本来自同一总体。
下结论时还要注意到统计学意义并不等于实际有意义。两组相差显著只能说明两组数据差别具有显著性，不一定就是疗效显著，要排除各种可能引起误差的偏颇后才能考虑疗效显著。在大样本，没有临床意义，很小的差别在统计学上也许是显著的。任何结果的实际意义必须从统计学领域以外的领域来判断。因此，必须从概率的角度辩证地对待显著性检验结果，从专业实际出发才能作出合理判断。
如果，要反映相关关系的密切程度，可以用相关系数；如果，要比较两种药物的疗效差异有无显著性，要进行显著性检验；如果，要推断两种药物的疗效是否接近或相等，则可用等效检验，而绝不能用P值的大小来判定差异或相似的程度。
(收稿：1999-01-11 修回：1999-04-16), 百拇医药
单位：师建国(西安市精神卫生中心 710061)
关键词：
临床精神医学杂志000142 《临床精神医学杂志》(1998，8：376)“答读者来信”一文中，喻东山同志提出用P值来判定两药疗效的相似性，并划分为6级标准。笔者对此不敢苟同，特提出与之商榷。
统计学中数据之间的差异分析有两种可能性，一种被认为是由于抽样误差造成的，一种是由于两者之间存在本质不同。P在统计学中是用来表示某事件发生的可能性大小，即一般认为是抽样误差机率或概率的一个符号，P≤0.05为统计学上一个公认的有显著意义的界限。当P≤0.05，即表示事物之间的差异由于抽样误差而引起的机会在100次事件中只有5次或不到5次，几乎为不可能发生的事件，故认为抽样机会造成差异的可能性很小，而本质差异造成的可能性则很大。P≤0.01，即表示抽样机会造成差异的可能性更小了，100次是只有1次或不到1次。若P>0.95，即表示抽样机会造成差异的可能性100次中超过95次，则表示两样本来自同一总体的可能性很大。
喻东山文中提到的两种药的疗效比较，其实所观察的A药与B药的差别可能有3个原因：①A药真的比B药疗效好；②某因素未被控制好，例如样本是否足够大，患者的病情轻重、年龄、性别、病程、疗程、用药剂量、用药方法和其他辅助治疗等是否具有可比性，疗效评定是否合理等；③抽样误差的概率。
只有在排除后2种原因后，才能说A药的疗效比B药的疗效好。要排除原因“2”，必须设计好，在试验之前两组患者除用药不同外，其他有可能影响疗效的有关因素应均衡齐同，不让任何外来因素使比较发生偏性，而应使两组具有可比性。要排除“3”，可以作统计学显著性检验，如果检验结果P≤0.05，就说差异具有显著性，并从而下结论说A药比B药疗效好。
“显著性”是统计学术语，不是形容差异大小或相似程度的定语。“显著”并不能表示差别大，“非常显著”也不能表示相差很大，而是表示下结论时理由更充分；“不显著”不能说明差别小，或相似，“不显著”是说依据手头资料没有充分理由认为样本来自不同总体，也只好说样本来自同一总体。
下结论时还要注意到统计学意义并不等于实际有意义。两组相差显著只能说明两组数据差别具有显著性，不一定就是疗效显著，要排除各种可能引起误差的偏颇后才能考虑疗效显著。在大样本，没有临床意义，很小的差别在统计学上也许是显著的。任何结果的实际意义必须从统计学领域以外的领域来判断。因此，必须从概率的角度辩证地对待显著性检验结果，从专业实际出发才能作出合理判断。
如果，要反映相关关系的密切程度，可以用相关系数；如果，要比较两种药物的疗效差异有无显著性，要进行显著性检验；如果，要推断两种药物的疗效是否接近或相等，则可用等效检验，而绝不能用P值的大小来判定差异或相似的程度。
(收稿：1999-01-11 修回：1999-04-16), 百拇医药