다른 날 나는 역학자와 상담했다. 그녀는 전염병학에서 공중 보건 학위를 소지 한 MD이며 통계에 정통합니다. 그녀는 연구 동료와 거주자를 멘토링하고 통계 문제를 돕습니다. 그녀는 가설 검정을 매우 잘 이해합니다. 그녀는 울혈 성 심부전 (CHF)과 관련된 위험에 차이가 있는지 알아보기 위해 두 그룹을 비교하는 전형적인 문제가있었습니다. 그녀는 CHF를받는 피험자 비율의 평균 차이를 테스트했습니다. p- 값은 0.08이었다. 그런 다음 상대 위험도를 조사하기로 결정하고 p- 값이 0.027이되었습니다. 그래서 그녀는 왜 하나는 중요하고 다른 하나는 아닌지 물었습니다. 차이와 비율에 대해 95 % 양측 신뢰 구간을 보면 평균 차이 구간에 0이 포함되었지만 비율에 대한 신뢰 상한이 1 미만인 것을 알았으므로 왜 일관성이없는 결과를 얻습니까? 기술적으로 정확하지만 내 대답은 그리 만족스럽지 않았습니다. "이것은 통계가 다르고 다른 결과를 줄 수 있습니다. p- 값은 둘 다 중요하지 않은 영역에 있습니다. 쉽게 일어날 수 있습니다." 나는 의사들이 상대적 위험과 절대 위험을 테스트하는 것의 차이점을 이해하도록 의사들에게 평신도의 관점에서 이것에 대답 할 수있는 더 좋은 방법이 있어야한다고 생각한다. 에피 연구 에서이 문제는 종종 두 그룹의 발생률이 매우 적고 샘플 크기가 크지 않은 드문 이벤트를 보므로 많이 발생합니다. 나는 이것에 대해 조금 생각하고 공유 할 아이디어가 있습니다. 그러나 먼저 나는 여러분 중 일부가 이것을 어떻게 처리 할 것인지 듣고 싶습니다. 많은 의료 분야에서 일하거나 상담하고 있으며이 문제에 직면했을 수도 있습니다. 당신은 무엇을 하시겠습니까?