中華急救教育推廣協會的部落格

在日常各種團體生活中，我們偶然總會遇上一些自己完全陌生的專業名詞或概念，

但更叫人焦慮的是有時候駭然發現身邊的人都好像蠻懂的樣子，而只有自己一點也不懂。

徬徨、無助，但卻又不太好意思開口問別人…..

我想大家或多或少都有過這種生活經驗! 對於每天兢兢業業照顧病人的醫護人員來說，

當不得不面對跟臨床工作截然不一樣的研究課題時，

難免會因遇上一些自己完全陌生的統計學專有名詞或概念而陷入類似上述的窘境。

日常的臨床工作就已經夠叫人筋疲力盡了，

還那來餘力靜下心來鑽研一大堆演算公式和複雜計算的生物統計學呢?

無奈，在這個圈子裡，未能掌握這件工具的話就連Papers 都不容易看得懂，

遑論做臨床醫學或護理學研究了! 這個困擾糾結心中多年，

終於有一天當我正在使用Powerpoint 製作teachingslides 時，

突然彷彿頓悟……實際上，

我們只需要輕鬆地學會如何用Powerpoint 的各種功能來幫忙傳達自己本行的專業知識即可，

完全不必去學習如何寫Powerpoint 這個軟體的程式。

同理，既然用來救命的BLS (Basic Life Support) 也都可以有『一般民眾版』和『醫護人員版』的話，

為何用來算「命」的BMS (Bio-Medical Statistics)不能有『醫護人員版』和『統計專家版』呢?

在醫學界，無論是主動的或是被動的，我們都免不了經常要讀Scientific Papers，

但由於醫學是一種不確定性頗高的科學，醫學文獻中不乏各種『推論統計學』的專有名詞，

而其中最常讀到的莫過於“p-value”了。 到底何謂“p-value” 呢?

舉個例子來說明比較不那麼抽象: 當我們想做一項醫學研究看看某一種臨床處置是否有效時，

首先，我們可施予實驗組該項臨床處置，但不施予對照組，兩組之間產生出來的效果互相比較後，

可能會發現有或大或小的差別(所謂: 效果)。但仔細想想，

由於我們是以實驗組『樣本』與對照組『樣本』的互相比較來推論其分別代表的『母群體』之間可能也有這種差別(效果)，

因此這種差別(效果)有可能真的是因為該項臨床處置之介入而造成的，

但亦有可能是純粹機緣巧合導致的，而並非因為該項臨床處置之介入而造成的。

這個時候，我們就可以套用適當的統計方法做分析，

統計分析的結果往往會告訴我們其差別(效果)的“p-value” 是大於0.05 或是小於0.05。

實際上，p 是probability(機率)這個英文名詞的字首，代表其差別(效果)是純粹機緣巧合導致的機率有多高。

假如其差別(效果)的“p-value”小於0.05，表示這樣的差別(效果)是純粹機緣巧合導致的機率小於5%，

即一百個當中只有少於五個是純by chance造成的，

換句話說其差別(效果) 比較可能真的是因為該項臨床處置之介入而造成的，

這種差別(效果) 我們稱它具統計學上的顯著差異(significant difference)，

而具顯著差異的這種臨床處置就可被當作有效了。

反過來說，假如其差別(效果)的“p-value” 大於0.05，表示這樣的差別(效果)是純粹機緣巧合導致的機率大於5%，

即一百個當中會有多於五個是純by chance 造成的，

換句話說其差別(效果) 相對比較不可能是因為該項臨床處置之介入而造成的，

這種差別(效果) 我們稱它不具統計學上的顯著差異，而如果沒有顯著差異的話，

這種臨床處置就可被當作沒有效了。

在醫學界的共識下， “p-value”雖然一直以來都被廣泛地使用在各種醫學文獻中，

但它還是有其limitations。在下一篇文章中，我將為大家介紹“p-value” 的一些先天性的弱點，

並且與大家分享如何避免其應用上的迷思。