详细内容或原文请订阅后点击阅览
俄勒冈州医疗补助 - 权力问题很重要
我开始回答个人评论，但他们应该得到自己的帖子。因此，首先要在昨天阅读我们的文章中。关于您的问题/评论/尖叫：1）这是一项巨大的研究。你怎么说否则？根据该论文，有12名229人对调查做出了回应，并进行了分析。因此，是的，[…]关于新俄勒冈州医疗补助结果的其他想法首先出现在偶然的经济学家上。
来源:偶发经济学家我开始回答个人评论，但他们应该得到自己的帖子。因此，首先要在昨天阅读我们的文章中。关于您的问题/评论/尖叫：
昨天阅读我们的作品 新的NEJM研究1）这是一项巨大的研究。你怎么说否则？
根据该论文，有12名229人对调查做出了回应，并进行了分析。因此，是的，对于对所有人产生影响（考虑经济困难）的结果，他们很可能是超级动力的。但是对于许多更模糊的结果，事实并非如此。以A1C为例。对照组只有5.1％的A1C> = 6.5。假设在干预组中开始患病率是相同的。这意味着研究中只有624人（每组312人）实际上具有很高的A1C。这并不是那么大。尤其是当您谈论间接干预（例如保险）而不是实际的医疗保健时。
2）事实后，您无法进行电源计算！！！
我不是要求进行事后的电源计算。我想要先验的。您会看到，只有600名左右的参与者在高范围内具有A1C，我想提前知道他们在想什么。
如果我的研究太小，那么即使我认为我认为有意义的差异，我也可能无法证明这在统计学上很重要。因此，当我设计一项研究时，我决定什么是临床意义的结果。然后，我弄清楚我可能衡量的单个读数的可变性可能会期待什么。然后，我弄清楚我需要多少个受试者，以便知道，如果我得到我期望的临床结果，则可以通过我的分析“可检测”。那就是计算。如果我的样本太小，那么即使我发现临床上有意义的结果，也可能没有统计学意义。
3）您不了解统计意义！！！
4）奥巴马医改答应我们每年将挽救数万人的生命！！！他撒谎。
医疗保健我会更新此信息，因为我发生了更多事情。