"चिकित्सा अध्ययन में जांचकर्ता आमतौर पर समूहों के बीच एक मापा परिणाम के अंतर के आकार को निर्धारित करने में रुचि रखते हैं, बजाय इसके कि यह सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण है या नहीं।"
गार्डनर एमजे, ऑल्टमैन डीजी। पी मूल्यों के बजाय विश्वास अंतराल: परिकल्पना परीक्षण के बजाय अनुमान। बीएमजे 1986;292(6522):746-50।
पिछले महीने से सारांशित करने के लिए, पी-मान हमें बताते हैं कि हमारे पास सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण परिणाम हैं या नहीं। तो यह पर्याप्त क्यों नहीं है? सांख्यिकीय महत्व और नैदानिक महत्व 2 अलग-अलग निर्णय हैं। एक बड़ा अध्ययन सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण अंतर का पता लगाने में सक्षम हो सकता है जो छोटा और चिकित्सकीय रूप से महत्वहीन है; इसके विपरीत, एक छोटा अध्ययन एक छोटे से अंतर का पता लगाने में सक्षम नहीं हो सकता है जो चिकित्सकीय रूप से महत्वपूर्ण है। संक्षेप में, पी-वैल्यू पर सुरंग दृष्टि वास्तव में सहायक नहीं है और आलसी सोच को प्रोत्साहित करती है!
एक कॉन्फिडेंस इंटरवल (CI) वास्तविक उपचार प्रभाव के आकार के बारे में हमारे सर्वोत्तम अनुमान के लिए एक सीमा प्रदान करता है जो वास्तव में देखे गए अंतर के आकार को देखते हुए प्रशंसनीय है। यदि एक ही जनसंख्या से समान आकार के 100 नमूनों से CI का निर्माण किया जाना था, तो उनमें से 95 में सही उपचार प्रभाव होगा, 5 नहीं होगा। हमें 95% विश्वास होगा कि यदि सही उपचार प्रभाव ज्ञात होता, तो CI में यह शामिल होता। चूंकि आत्मविश्वास अंतराल से जुड़ा होता है न कि वास्तविक प्रभाव से, यह कहना गलत है कि "95% संभावना है कि वास्तविक प्रभाव सीआई के भीतर है।" इसका कारण यह है कि वास्तविक प्रभाव (जो हमें ज्ञात नहीं है और यही कारण है कि हम पहली बार में अध्ययन कर रहे हैं) या तो एक विशेष अंतराल में पड़ता है या नहीं। यानी, सीआई में होने की इसकी संभावना या तो 100% या 0% है; यह 95% नहीं है। अंत में, ध्यान दें कि सीआई का निर्माण किसी भी संभाव्यता के लिए किया जा सकता है, हालांकि अधिकांश जांचकर्ता 90%, 95% और 99% सीआई की रिपोर्ट करते हैं।
अगले महीने, हम विश्वास अंतराल पर अपनी चर्चा जारी रखेंगे।