如何正确解读医学研究中的统计显著性？

在医学研究的浩瀚海洋中，统计显著性（Statistical Significance）是衡量研究结果是否可信、能否作为结论依据的关键指标，一个令人困惑的现象是，即便研究结果看似“显著”，其实际临床意义或应用价值却可能大打折扣，这背后，正是对医学统计学理解的误区所致。

误区一：P值越小越好

P值，即概率值，常被误解为P值越小，研究结果越可靠，实则不然，P值仅表示在原假设为真的前提下，观察到的数据或更极端结果出现的概率，它虽能反映统计上的显著性，却无法全面评估临床重要性，一个P值极低但效应极小的研究，其临床意义有限。

误区二：忽视效应大小

效应大小（Effect Size）是衡量研究结果实际意义的重要参数，即便P值显著，若效应大小微不足道，该研究对临床实践的指导价值也有限，正如“小概率的大事”在现实生活中难以发生，小效应的统计显著性同样不能作为强有力的证据支持临床决策。

误区三：过度解读

部分研究者可能因追求发表而过度解读统计结果，将非显著性结果视为“不成功”的标志，进而进行数据挖掘、选择偏倚等不正当行为以获得“显著”结果，这种行为不仅违背了科学诚信原则，也误导了临床决策的制定。

正确做法：

1、综合考量P值与效应大小：在解读研究时，应同时关注P值和效应大小，确保两者均达到临床和统计上的重要性。

2、谨慎对待P值：不应仅凭P值大小判断研究价值，而应结合临床背景、患者获益等因素综合考量。

3、保持科学诚信：研究者应遵循科学伦理和道德规范，避免数据操纵和选择偏倚，确保研究结果的客观性和真实性。

医学统计学不仅是数字游戏，更是通往科学真理的桥梁，正确理解和应用统计方法，对于提升医学研究的可信度和临床决策的准确性至关重要。