回复@张小丰: p值当让是受到hr和样本数或者叫事件数的双重影响。如果hr更小，在相同样本量下，p值会更小，例如0.6和0.8的两个100人样本试验，0.6的会更小。如果同样的hr，样本量越大，意味着p值会更小，所以现在才有一种临床设计叫做自适应临床设计，通过期中分析去观察要不要增加样本量减小p值，原理就是增加样本量减小p值，因为药效是不能改变的。另外临床获益最主要是hr，而不是你说的mos。mos参考作用就和12个月生存率，24个月生存率一样的。//@张小丰:回复@林凡子:有些无语了啊。临床的主要终点就是mOS。然后你说mOS不是效果？肿瘤药物的金标准就是按照mOS来批的。也符合直观：吃了药能延长多久的寿命。有多少病人和医生之间的交流是“这药HR是多少多少？” HR也不能反应OS是多少啊，医生肯定是给病人说：这药能延长多久寿命。。。
pvalue就是这个效果的证据强度是多少，换句人话就是：这延长中位数寿命X个月的效果是碰巧出来的还是真实存在的。 这些非常直观的东西总会被你们说的云里雾里，还来个什么“p值是受到hr和样本量共同影响的”。。。HR怎么会影响pvalue?这是本木倒置了。严格来讲样本数也只是侧面影响pvalue，影响pvaule的是样本的std，variance。而std，variance受到了样本数量的影响。要不是我是统计学硕士，并且职业投资之前的8年工作就是分析医疗和健康数据，我都会被你们绕昏。
我昨晚回复这个帖子也只是因为有我关注的人回了这帖子把他顶到我主页了。我随意看看，然后发现楼主的毛毛估方式是错误的。我只是从统计数学上给他指出他这么毛毛估是不对的，不代表我认为这临床会失败或者成功。临床失败或者成功在揭盲之前没人知道，除非你有内幕消息。分析什么事件数也没意义，因为你怎么知道多少事件是用药组或者对照组的？除非你有内幕消息。。。