Language
Country/Area
No result found
如何測量心理治療的成功？揭秘臨床顯著性的計算方法！
在醫學與心理學領域，臨床顯著性是治療效果的實際重要性——它能否對日常生活產生真正的、可感知的影響？這是一個在心理治療評估中至關重要的問題。治療成效的評估並不僅限於統計數據的分析，實際上，臨床顯著性提供了對治療結果更深層的理解。
統計顯著性與實際顯著性
統計顯著性在假設檢驗中被廣泛運用，通過檢測虛無假設（即變量之間不存在關係）來有效評估結果。如果統計上存在顯著差異，這意味著在某種程度上，我們可以拒絕虛無假設，但這並不能證明虛無假設必然是錯誤的。
統計顯著性僅關乎觀察數據和虛無假設之間的兼容性，無法證明假設的真實性。
另一方面，實際顯著性則關注治療或干預措施的有效性，以及治療造成的變化程度。這不僅僅是數字的變化，而是治療對患者日常生活的實際影響。實際顯著性使用如效果大小、治療所需數量（NNT）等指標來量化結果的重要性，從而提供關於治療有效性的具體數據。
臨床顯著性的重要性
臨床顯著性是一個更具技術性的概念，專注於治療是否足夠有效，以便改變病人的診斷標籤。如果治療能夠使40%患者不再符合抑鬱的診斷標準，這就代表治療具備顯著的臨床成效。這一概念最早由Jacobson、Follette和Revenstorf提出，他們闡明了治療的有效性如何促成患者從功能失常轉向功能正常。
臨床顯著性將焦點從集體效應轉向個體變化，更加強調每位患者的療效評估。
在進行心理評估時，常常會有統計顯著的差異，但這並不意味著這些差異具備臨床顯著性。較小的差異可能缺乏實際意義，常見的差異則可能僅反映正常變異，因此臨床專家在解讀測評結果時，會尋找能夠充分說明統計差異的重要信息，以建立具體與個體功能之間的聯繫。
臨床顯著性的計算方法
不同於統計顯著性和實際顯著性，臨床顯著性的計算同樣存在多種方法。常見的計算方法有Jacobson-Truax方法、Gulliksen-Lord-Novick方法、Edwards-Nunnally方法、Hageman-Arrindell方法與階層線性模型（HLM）。
Jacobson-Truax方法
這一方法計算可靠性變化指數（RCI），透過比較參與者的前後測試分數差異，並將其除以差異的標準誤。這樣可以將參與者劃分為康復、改善、不變或惡化的類別。
Gulliksen-Lord-Novick方法
與Jacobson-Truax方法相似，但考慮了均值回歸的影響，通過將前後測試分數從群體均值中減去，再根據群體的標準差進行計算。
Edwards-Nunnally方法
這是一種更為嚴謹的計算方法，通過可靠性分數使前測分數更接近均值，並為調整後的前測分數建立置信區間，以評估臨床顯著性。
Hageman-Arrindell方法
此方法涉及的變更指數同樣分為群體變更與個體變更，從而判斷患者的改善程度。
階層線性模型（HLM）
HLM使用成長曲線分析來評估變化，需從每位患者收集三個數據點，使得分析更加全面與精確。
最終，當我們考量心理治療的成功與否時，不能僅僅依賴統計數據，更需要關注臨床顯著性在日常生活中的真實影響。反映在療程結束後，患者的生活質量是否實質性改善，也許是我們追求的終極目標。那麼，您認為哪些指標最能昭示治療的成功呢？
