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其实，不论是阳性还是阴性结果，只要研究质量是好的，都有科学价值，都应以实事求是的态度对待。有时否定的价值不亚于肯定。另一方面，若阴性结果是真实可靠的，即使统计学上无显著性，也不等于无临床意义。例如，评价一新药时，新旧两药的疗效差异经分析统计学为阴性结果(P＞0.05)，但如果新药给药途径简便，不良反应轻微，或价格便宜等，那么新药就存在临床推广使用的价值。当然，要注意区别假阴性，当P＞0.05时，如果研究例数较少，最好计算检验效能(power)，power=1-β，β即为二类误差；若两组间确有差别，如果power值太小，则此差别被检出的概率就小，容易出现假阴性结果，所以要保证研究有足够的例数。一般认为power应在0.8以上。
对于阳性结果，也要考究其真实性，注意是否存在研究设计等方面的问题。譬如，有人评价一项新指标用于某病早期诊断的价值，对照组却选择正常人，这样结果当然容易是阳性的，特异性也很高。如果对照组选择那些需鉴别诊断的病例，就未必是阳性结果。以往研究一些实验室指标与肿瘤预后关系很热门，有人还选用了Cox模型，但只把这些实验室指标纳入模型分析，许多指标有显著性意义；如把实验室指标与临床分期、年龄、性别等一起纳入多因素Cox模型分析，实验室指标就未能进入模型。这些都是由于设计不好产生了偏性。另外应指出的是，要特别注意那些人为制造的“阳性”结果。
因此，只有阴性结果得到公正的处理，假阳性结果得到遏制，才能还科学研究以真实的面目。
(收稿：1998-11-19修回：1998-12-29)
