【已解決】 根據統計學，什么是假設檢驗，什么是p值。藥物是否有效，其實實在評估實驗數據是否有顯著性差異，極端點說，醫學并不能評價藥物的有效性。
最佳答案 2024-06-25 18:40
假設檢驗和p值是統計學中的兩個重要概念，常用于評估實驗數據是否有顯著性差異。
假設檢驗
假設檢驗（Hypothesis Testing）是一種統計方法，用于判斷樣本數據是否提供了足夠的證據來拒絕一個關于總體的假設。假設檢驗通常包括以下幾個步驟：
提出假設：
- 原假設（H0）：通常表示沒有效應或沒有差異的假設。例如，藥物對疾病沒有效果。
- 備擇假設（H1）：表示有效應或有差異的假設。例如，藥物對疾病有效果。
選擇顯著性水平（α）：這是一個預先設定的閾值，通常為0.05，表示在多大程度上我們愿意接受犯錯的概率。
計算檢驗統計量：根據樣本數據計算一個統計量，如t值、z值等。
確定p值：根據檢驗統計量和相應的分布，計算p值。
做出決策：
- 如果p值小于顯著性水平（α），則拒絕原假設，認為數據提供了足夠的證據支持備擇假設。
- 如果p值大于或等于顯著性水平（α），則不拒絕原假設。
p值
p值（p-value）是一個概率值，用于量化在原假設為真的情況下，觀察到的樣本數據或更極端的數據出現的概率。p值越小，說明在原假設為真的情況下，觀察到樣本數據的可能性越低，從而提供了更多的證據來拒絕原假設。
藥物有效性評估
在醫學研究中，藥物的有效性通常通過臨床試驗來評估。假設檢驗和p值在此過程中起到關鍵作用。然而，正如你所提到的，統計學只能評估數據中是否存在顯著性差異，而不能直接證明藥物的有效性。這是因為：
統計顯著性 vs. 實際顯著性：一個結果可能在統計上顯著，但在臨床上不一定有實際意義。比如，一個藥物可能在統計上顯示出微小的效應，但這個效應對患者的實際健康狀況沒有顯著影響。
樣本和總體：統計結論是基于樣本數據得出的，而樣本數據可能并不能完全代表總體。樣本大小、樣本選擇等因素都會影響結果的可靠性。
其他因素：藥物的有效性還受到很多其他因素的影響，如劑量、副作用、長期效果等，這些都需要綜合考慮。
因此，統計學提供了一種工具來評估數據中的顯著性差異，但藥物的有效性評估需要結合臨床判斷、長期觀察和多方面的證據。
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