最近，小咖收到不少小伙伴们关于置信区间和p值的疑惑，今天就让我们通过几个例子，来剖析一下这两个统计指标的关联。

简单回顾一下重要的定义。置信区间（confidence interval，CI），常常和观测值的点估计值一起出现，是样本对总体的一个区间估计，也可以被看作是点估计值可信程度的一种体现。 p值是假设检验中的关键结果，从统计学的角度衡量了数据与假设之间的关系（可点击查看：你真的理解p值么？一句话解释p值的常见误解。。。），实际应用上，通过将p值和预先设定的临界值（通常会使用0.05）做比较，我们可以判断统计结果是否显著。

这两个看起来不是很相关的数据，其实有着千丝万缕的关系。因为置信区间的计算方法，有时通过观察置信区间的范围，也能得出和p值相同的结论。从下面的例子出发，我们能从统计学的角度深入理解它们的关系。

单个样本分析的假设检验中，我们通常会有一个假设值。譬如，已知某市初中女生的平均身高为156.7cm，某学校想要知道本校初中女生的平均身高是否和全市水平相同，这就是一个双向的假设检验，即检验“该校初中女生身高是否等于156.7cm”，这一假设。学校随机抽取了30（n）名初中女生测量身高，计算出平均身高156.46cm，标准误1.09cm（S／√n），根据置信区间的计算公式：

我们可以计算出95%置信区间（144.25，168.67），观察到这个区间包括了一开始的假设值（μ），156.7cm。

那么，假设检验中会发生什么呢？在双向假设检验中，我们首先根据下面的公式计算统计量：

然后再将得到的t值与t分布比较，得到p值=0.83，没有统计差异。

在这个例子中，“置信区间是否包括假设值”，和“假设检验的结果”是一致的。这是因为，上面的两个算式通过左右移项，可以变成同样的形式，这也从统计的角度，解释了为什么我们可以用置信区间和假设检验得到同样的结论。

（注意：这个等价关系只在双边检验（即判断“是否等于”）中存在，单边假设检验只能与不大常见的“单侧置信区间”做比较，此处不赘述。实际计算中，有时用正态分布Z值取代公式中的t值）

置信区间和p值，在两个独立样本检验中有什么不同？

举一个例子，某新药研发部门希望使用药物安全数据，判断服用药物是否会造成谷丙转氨酶水平变化。该临床试验中，50位患者随机分配到实验组，另外50位患者接受安慰剂（对照组）。试验结束后，获得数据如下：

从图表可以看出，尽管实验组和对照组ALT的置信区间有重叠，假设检验的结果却是存在显著统计差异（p<0.05）。这是因为两个独立样本分析时，计算置信区间和假设检验数据的方法不再相同。简单来说，计算实验组和对照组各自的95%置信区间用的是各自的标准误，公式和上文单组分析一样：

然而进行两组差异的假设检验时，用的是两组合并（pooled ）的标准误，并且自由度也因两组合并而变大。因此，95%可信区间和p<0.05并不等价。

换句话说，如果画出数据中两组差异（实验组-对照组）的95%置信区间，我们可以发现这个区间并不包括0，得出的结论和p值的判断一致。这时，就相当于简化为上文的单组分析。但仅仅看两组各自的置信区间，我们得出的结论却不一定和假设检验相同。这个时候，我们应该相信哪个结果呢？

需要综合考虑。置信区间只是一个区间估计的方法，并不是为测量统计差异而设计的工具，p值虽然可以帮助我们判断统计结果的显著性，但是没有组间差异的信息。在这个ALT的数据中，尽管p<0.05，从两组的差异来看，ALT水平的绝对差异并不是很大（∆=0.54），是否具有临床意义值得讨论。

所以，仅仅因为p<0.05，就得出药物造成显著副作用的结论，未免有些操之过急。对于这样的结果，建议：同时报告p值和置信区间的结果，并且对可能造成结果不一致的原因（譬如绝对差异较小）进行讨论。在文献中读到这样的结果，也要保持警觉，看看结论是否片面。

p值一向被视作结论判断的黄金标准，但并不能完全解释治疗效果、或关联强度的大小 。 点估计和置信区间对于衡量研究的临床意义非常重要，却不能代替p值在假设检验的作用。所以，研究中不能只选择性报告部分结果，特别是在结论不是非常确切的情况下，更要综合考虑数据的临床和统计学意义，谨慎、完整地呈现所有的信息，才能得到更加科学的结论。

参考文献

《卫生统计学教程》，王燕、康晓平（2006）