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p値とは?

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P値とは?

一言で言うと、「偶然の産物でグループ間に違いがでた確率」のことである。

グループ間には本来違いがないと仮定すれば、調査結果で生じた違いは、偶然の影響で「たまたま」生じたものに過ぎないはずである。
検定では、「グループ間には本来は違いがない」と仮定し(帰無仮説)、「偶然の産物でグループ間に違いがでた確率を計算する。

この確率をP値という。

P値がじゅうぶんに小さければ、違いが偶然生じたとは考えにくいので、帰無仮説を棄却(否定)して「確実に違いがある」と判定する。

例:検定結果、P値が5%(0.05)だったとすると、
「偶然性による影響で違いがでた確率は5%である。」
ことになる。
この場合は、違いが偶然生じたとは考えにくいので、帰無仮説を棄却する。
p値が5%ということは、同じ研究を100回繰り返すと、95回は「違いがでる」ということ。これはほぼ確実にグループ間に違いがあると考えてよい。
このように、P値は小さいほど違いがあることが確実になり、結果(事実)はほぼ確実・普遍的であるといえる。

P値を危険率ということがある。
これは、帰無仮説を誤って信じてしまうことから、嘘を信じる確率=危険率という。

統計学的有意差はP<0.05

P値がどれくらいであれば「確実に違いがある」と言えるか?
医療の現場で100%という言葉はあてにならない。
特に手術は100%成功しないと受けたくないとか聞きますが100%は有りえない。
100%確実ということは不可能である。
そこで通常、P<0.05(5%未満)であれば、偶然性の影響による可能性は問題にならないほど小さい(結果は確実である)と解釈することになっている。
統計学ではこれを「有意差がある」と表現する。

有意差:統計学的に確実に違いがあること


P<0.05という数値は「95%以上の確率で偶然ではない違いがある」というこなので、一般的に信頼してよいと考えれている。

P値の落とし穴

P値の解釈をめぐっては、いくつか間違いやすい点があるので注意が必要である。
誤 P≧0.05なら「真に違いない」
検定の結果、P値が0.05以上であっても、有意差があることが実証されなかっただけであり、それだけで「違いがない」ことが結論づけられるわけではない。P値は「違いがない」という帰無仮説の確率指標であり、真実の値の評価値ではない。

誤 P値が小さいほど効果の違いが大きい
例えば、新薬Aを投与した患者とそうでない患者との間でガン発症率の差を調査した研究で、P=0.04だったとする。
一方、新薬Bを投薬した患者とそうでない患者との間えガン発症率の差を調査したところ、P=0.03だったする。
新薬Aの効果に関する研究:P=0.04
新薬Bの効果に関する研究:P=0.03
新薬BのほうがP値が小さいが、だからといって、「新薬Bのほうがガン発症率を抑える効果が大きい」とはいえない。
P値が小さいほど「違いあること」がより確実ということであり、効果の程度はグループ間の推定値の差(比)で示す。
有意差はあくまで統計学的確率に基づいた判断であり、実際の臨床の場では臨床的意義も考慮して判断する必要がある。
臨床上はごくわずかな差でも、統計学的には有意となることもあるからだ。

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