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SPSS:生物统计学中常用的α和β是什么?

  生物统计学中常用的α和β是什么?要了解生物统计在临床试验中的应用,首先需从认识 α,β 开始,就是这两个不起眼的符号贯穿了临床试验生物统计的始终。

  α 和 β 的定义是比较拗口的,特别是对于那些没学过统计的人来说,这两个东西是怎么也搞不明白具体是怎么回事。虽然比较拗口,但咱还得在这里重复一下 α 和 β 的科学定义:α 又称第 I 类错误或显著性水平,指拒绝了实际上成立的 H0,β 又称第 II 类错误,指不拒绝实际上不成立的 H0。对应β的还有一个概念叫 power,国内翻译为把握度,它等于 1-β,指拒绝实际上不成立的 H0 的概率。

  说得通俗一点,临床试验中你会犯俩错误,一种错误就是两种药本来没啥区别,却说成您的药优于人家的药,这就是 α;另一种错误就是你的药的确优于人家的药,却说成两种药没啥区别,这就是 β。那 1-β 呢,就是咱的优秀药物被发现的概率啊。

  不知道,上边的解释,您听明白了吗?如果听明白了,小胖要问您了,谁应该最关心α啊,那又谁应该最关心β啊?

  最关心 α 的当然是我们伟大的 SFDA 以及诸如 FDA 之类的药品审批机构啊,为啥?他们当然不希望一种药明明和别的药没啥区别,却被药厂说成疗效更好,换言之,他们可不希望审批无效的药物进入市场。所以啊,它们要限定这种错误发生的概率,也就是我们的 α 了,一般情况下,α 被限定为 0.05。

  最关心 β 的当然是我们的药厂了,为啥?为钱,哈哈!药厂当然不希望明明他的药优于别人的药,却被说成两种药没啥区别吧,所以它们希望降低这种错误发生的概率,也就是降低 β了。换言之,他希望提高把握度(1-β),使自己的药能有更高的概率作出来优于别的药物,从而进入市场,赚取钞票。。。一般情况下,β 应小于 0.2,甚至 0.1,对应的把握度为 80% 或 90%。

  当然药厂降低 β,也就是提高把握度,会提高你试验成功的概率,但这也同时意味着同等条件下样本量的增加,样本量的增加就意味着 money 的增加,这些都是矛盾的,没办法,谁让这世界本来就是一个矛盾的世界呢,你只好去权衡利弊,找个平衡点呗。。。

分类标签:SPSS  统计学  α  β  

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