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최근 몇 년 동안 임상 연구의 적절한 해석에 대한 관심이 증가하고 있습니다. 특히 우려되는 점은 통계적으로 유의미하지 않은 연구를 해석하는 데 내재된 어려움입니다: 실제로 임상적으로 중요한 효과가 존재한다면, 표본 크기가 이를 검출하기에 충분했는가? 이러한 우려는 독자들이 임상적으로 중요한 효과의 크기에 대해 서로 다른 의견을 가질 수 있기 때문에 더욱 복잡해집니다. 일반적인 통계적 유의성 수준을 사용하여 두 쌍의 표본 크기 노모그램이 개발되었습니다. 이 노모그램은 의사가 부정적인 연구가 그들이 임상적으로 중요하다고 믿는 치료 그룹 간의 차이를 신뢰할 수 있게 검출하기 위한 충분한 표본 크기를 가지고 있는지를 판단하는 데 도움이 되는 편리하고 사용하기 쉬운 참고 자료를 제공하는 것을 목표로 합니다. 이러한 원칙과 부정적인 연구 해석 시 노모그램의 사용을 보여주는 예시가 제공됩니다.
Young et al. (Mon,)은 이 문제를 연구했습니다.