治療効果の実践的関連性の検証

要旨 伝統的に、一般的な検定問題は、特定の「治療効果」の不在のような理想的な状況を表す正確な帰無仮説の観点から正規化されます。しかし、ほとんどの適用において、分析の本当の目的は、単にその存在/不在を判断するのではなく、実践的に関連のある効果に対する証拠を評価することです。この不一致は、特に中程度または大規模なサンプルサイズの場合に、誤った推論的結論を導くことになります。特に、一般的に評価される統計的有意性は、正確な仮説に基づく低いp値に基づくものであり、実践的な有意性についてはほとんど情報を持っていません。本論文は、効果の実践的関連性を検証する問題に対する革新的なアプローチを提示します。これは、実践的に無関係な効果サイズを含む適切な区間帰無仮説に対処するために標準的な検定を修正する一般的な方法の提案に依存します。また、正確にどの効果サイズが無関係であるかを特定することが困難な場合には、研究者にベンチマーク値を提供します。受容/棄却は、この値の（無）関連性を決定することによって純粋に成立させることができます。私たちは、多くの重要な検定設定の文脈でこの提案を示し、提案された方法を臨床医学の2つのケーススタディに適用します。まず、栄養不足のリスクがある成人参加者のサンプルにおける収縮期血圧の評価データを考察します。次に、COVID-19で入院した患者に対するレムデシビルの効果に関する研究に焦点を当てます。