NEJM聲明 New Guidelines for Statistical Reporting in the Journal(傳送門)
內容大概是，NEJM的編輯部跳出來發文提醒大家說：
『過去這一年想必大家都發現了吧！發現我們刊登的文章已經明顯減少P值的使用！』
其實我根本沒發現.........(坦誠)
在2017年胸腔年會中"大數據對醫學研究的影響"這一堂演講中也提到過一樣的問題。
大數據使的P值變好看了！但是卻也讓P值逐漸喪失價值............
P值雖然很好用，但是P值的過度使用，會樂觀的誤導研究成果！
P值常會遇到的問題，本文列舉重點如下：
●隨著大數據時代來臨，資料數目越來越龐大，P值越來越容易小於0.05，甚至小於0.01或0.001都不是難事！
譬如我舉例的這個肺結核研究，探討胃癌病人胃切除後的肺結核感染風險，研究C的P值最漂亮(<0.001)！但是他的Risk其實是最低的！！數字很大但是風險反而是最低的！
●P小於0.05並不就意味著研究成功，譬如這個例子，Tarceva在胰臟癌的臨床試驗上P值達到統計學上的有意義！(<0.05)，但是事實上只讓病人的存活增加了10天！
所以不光是追求P值有意義，更應該探討實際上臨床的治療意義！
也就是Statistical significance or Clinical Significance！
討論Effect size更重要！
P值0.05，代表研究的結果出錯的機會，20次中會有1次出錯！
可是在研究過程中，研究者因為希望研究的結果是顯著，
問題一：一次不顯著，我多做幾次研究不就好了！
有錢的公司真的可以這樣搞！可以使用多收案或者是多做幾次重複的研究，來使得統計結果顯著！
問題二：一次探討好幾個outcome！而這時出現的這個問題叫做多重檢定！
過去我們常常看到一篇大論文會檢定出幾十個P值！檢定出來幾十個outcome！
但是如果此時還是使用P值0.05時，多重結果中至少有一個結果出錯的機會就大幅上升！
如果多重檢定還每一次檢定都還是用p值0.05來看，這樣是會有問題的！此時如何好好分配alpha值，就是很重要的手續了！
●P值不使用、問題就不存在了嗎？
NEJM編輯部表示，希望多重檢定的時候，就不要使用P值，使用信賴區間(95% CI)去呈現！
其實這樣仍然沒有解決目前的問題，95信賴區間其實就P值0.05的有效區間不是嗎？
到頭來問題仍是沒有解決，此時我們就應該用更客觀的解度來評估研究結果是否可信！
是否只是一個P值有意義的研究結果？而是臨床意義不大！
●P值越小<0.01，0.001，0.0001，結果就是安全的嗎？
非也！因為P值也無法探討研究設計的錯誤(Bias)，P值越小不代表Bias就不存在！
其實最重要的是要研究設計是否正確！是否使用正確的方法去探討研究所要回答的問題！
最後蘇醫師用馬克吐溫說過的名言來提醒大家：
世界上有三種謊言：謊言、該死的謊言、統計數字！
"There are three kinds of lies: lies, damned lies and statistics."
結論：P值仍然很重要，問題的核心在於研究設計與檢定方式，而問題不單單只是P值該不該0.05而已~
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