有意水準と有意差とp値とは?5%の意味や決め方・求め方をわかりやすく簡単に

有意水準と有意差とp値とは?5%の意味や決め方・求め方をわかりやすく簡単に

・有意水準、有意差、P値ってどうやって使い分けるの?

・そもそもこの3つ、何が違うの?

・なぜ有意水準って5%なの?

 

私の周りを見渡しても、有意水準、P値、有意差の3つを正確に使い分けられている人は、かなり少ないようです。

今回の記事では、この「有意水準」「有意差」「p値」の意味や決め方を、わかりやすく簡単に解説します。

 

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目次

有意水準、有意差、P値とは?わかりやすく言うと?

有意水準、有意差、P値の3つ。

これには実は、順番があります。

順番というか、ピラミッド構造。

私の概念では、こう。

 

有意水準、有意差、P値とは?ピラミッド構造

 

言葉にすると、こんな感じです。

 

有意水準があって初めて、P値が意味を持つ。

P値が意味を持つことで、有意差というものを作り出す。

 

・・・このままでは全然わからないですよね。。

 

でも大丈夫です。

わかるようになります。

まずは、一つ一つの用語を整理しましょう。

 

有意水準とは?どんな意味?

まずは、ピラミッドの一番下にある有意水準。

「水準」という言葉がついています。

「水準」ということは、何かの「基準」である、ということが想像できますね。

基準とは、Wikipediaによるとこのような説明です。

 

基準(きじゅん)とは、行動や判断の根拠となる物や数値である。何かを比較する時に用いる。

 

例えば赤点では、あなたの試験の点数が40点を下回ると、赤点と判断されます

つまり、この時の「40点」が「赤点」の判断の基準です。

 

もう一つ、高度肥満の基準。

有意水準とは?どんな意味?

 

BMIが35を上回ったら、高度肥満と認定です。

そのため、「BIM=35」が「高度肥満」という判断の基準です。

BMIがその基準を上回った時に、高度肥満という意味を持たせる。

 

では話を戻して、有意水準は何の基準か。

そう、「有意」かどうかの判断基準ですね。

つまり有意水準とは、何かが有意水準を下回った時に、「有意差あり」と意味づけする「基準」です。

つまり有意水準は、高度肥満のBMI=35と同じ意味合いを持ちます。

 

有意水準と比べる対象:P値とは?

有意水準が、ある「基準」ということがわかりました。

では、今度は「何が」有意水準を下回れば良いかという問題です。

これはもう、タイトルの通り。

そう、P値です。

 

「有意水準>P値」の関係が成り立った時に、「有意差あり」と判断できるのです。

 

ちなみに、P値のPってなんの略か分かりますか?

答えは、Probabilityです。

日本語では確率です。

そう、P値って確率のことです。

P値とは、帰無仮説を考えたときに、その結果が出る確率を意味します。

 

有意差とは?有意水準とP値がわかると、わかりやすくなる

今までの知識をまとめると、「有意差」「有意水準」「P値」の3つの用語の関係は以下のようになります。

 

有意水準とは、有意差を判断するための基準。p値が有意水準を下回った時に、有意差ありと判定される

 

結構わかりやすいですよね。

先ほどの赤点のケースと、今回の有意差の話を表にすると、以下のようになります。

 

赤点の例 有意差
基準 40点 有意水準
比較するもの 試験の点数 p値
判断結果 試験の点数<40点で、赤点と判断 p値<有意水準で、有意差ありと判断

 

どうでしょうか?

知識がクリアになりましたか?

 

 

P値を計算する前に有意水準を決めておかなければならない理由

「有意差」「有意水準」「P値」の3つの用語と使い方が分かったところで、もう少し深く理解していきましょう。

 

有意差がある時、実は2パターンでてきませんか?

もう一度、有意差がある時に「有意水準」と「P値」がどのような関係だったか見てみましょう。

 

有意水準>P値

 

 

有意差ありと判定されるパターン1

1つ目のパターンは、P値が小さい時

当然この時は、有意差あり、と自信を持って言えますね。

例えば、P値が0.000001という結果になったら、自信を持って「有意差あり」と言えます。

 

有意差ありと判定されるパターン2

二つ目のパターンは、有意水準が大きい時

この時も、有意差ありって言えませんか?

例えば、P値が0.2だった時。

有意水準を0.3に設定していれば、有意差>P値の関係が保てます。

そう、有意差あり、と判断できますね。

 

(そんなのズルだろ・・・)

(ただのイチャモンじゃないか・・・)

 

そんな声が聞こえてきそうです。ww

でも、理論上は可能なんです。

一般的に、そして常識的に、有意水準は0.05としています。

ですが、実はそうじゃなくてもいい。

だって、ただの基準だから。

有意水準を動かしてしまえば、どんなP値でも有意差が出てしまう。

 

だから、ピラミッドの一番下なんです!

有意水準をP値の後に動かしちゃうと、有意差が100%出ちゃうんです!

後出しジャンケンと一緒!

 

P値を計算する前に有意水準を決めておかなければならない理由

 

そこで医薬品開発では、有意水準を0.05(5%)にするということが決められています

正確には、両側の有意水準が0.05です。

 

冒頭で「有意水準があってP値に意味を持たせる」と言った意味がわかりましたでしょうか?

ではここまでを、肥満の例を踏まえて表でまとめてみます。

先ほどの赤点と同じですね。

 

高度肥満症 有意差
基準 BMI=35 有意水準(0.05)
基準と照らし合わせる指標 BMI P値
どうなる? BMI>35で、高度肥満症 P値<有意水準で、有意差あり

 

P値を計算する前に有意水準を決める必要性:有意差ありとするかは有意水準次第だから

繰り返しになりますが、統計学的検定は手順(順番)がめちゃめちゃ重要です

有意水準がボーダーラインであることを知ると、有意水準はP値を出力する前に、事前に定める必要があるということが分かります。

つまり、P値を算出してから有意水準を決めたのでは、後出しジャンケンと一緒だからです。

P値が0.08だったから、有意水準は0.1にしてしまえ!

というスタンスでは、全くその検定に意味はなくなってしまいます。

 

そのため、検定にはちゃんと手順があるのです。

  1. 帰無仮説と対立仮説を立てる。
  2. 有意水準を設定する。
  3. P値を計算する。
  4. 有意水準とP値を見比べて、有意差があるかどうかを判定する。

という手順です。

2と3を入れ替えてしまうと、極端な話、全ての検定を有意にすることが可能です。

赤点の例でもそうですよね。

採点した後に「やっぱり今回の赤点のボーダーラインは50点にする」と言われたら、クレームが来るのは目に見えています。

 

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有意水準はなぜ5%にしなければならないのか?決め方は?

「有意差」「有意水準」「P値」の3つがわかると、次に疑問が出てくるのは「なぜ有意水準は5%なのか?」ということ。

 

10%じゃダメなのか?

1%にしなくてもいいのか?

 

そんな疑問が出てきても良いはずです。

 

結論から言うと、有意水準が5%と決められている明確な基準はありません

噂では、統計家として大変有名なフィッシャーさんが、決めたものだと言われています。

フィッシャーさんとは、フィッシャーの正確確率検定を発見した人です。

 

フィッシャーさんは、「有意水準を0.05にすると便利だ」という主張をしています。

便利である理由は、平均μ、標準偏差σの正規分布に従う確率変数がμ±2σの範囲外の値を取る確率(つまり、平均から標準偏差の2倍以上外れる確率)がほぼ5%でわかりやすいから、ということです。

 

しかし、科学的な根拠はないため、それぞれの分野によってよく使われる有意水準を使う、というのが正解です。

 

P値とは?コイン投げの例でわかりやすく

P値についても補足しておきます。

P値の定義を再度確認します。

 

P値とは、帰無仮説下でその結果以上(以下)が得られる確率

 

ここで出てきた用語は「帰無仮説」ですね。

帰無仮説とは、本来証明したい仮説ではなく、無に帰したい仮説のことです。

 

P値とは?コイン投げの例でわかりやすく

 

コイン投げを例にしてP値を理解していきましょう。

数式はほとんど出ていませんので。

 

コインって、表が出る確率は50%ですよね。

じゃあ、100回コインを投げた時。

50回表が出たら、それはまぁ確かに普通のコインだな、と思いますよね。

45回表が出たとしても、それはそれで納得できると思います。

そりゃ、たまたま45回になることもあるよ、と。

 

では、1回しか表が出なかった時。

「・・・ありえないでしょ!!」って思いませんか?

つまり、コイン投げで表が出る確率を50%だと思っていると、表が1回しか出ないというのはあり得ない

だから、表が50%のコインではない!

イカサマだーー!!

こう思うのが普通です。

 

P値とは?コイン投げの例でわかりやすく

 

この時、表が出る確率50%を帰無仮説と言います。

その帰無仮説を考えた時に、表が1回以下しか出ない確率をP値とよびます。

ちなみに、100回中1回しか表が出ない時のP値は、もはや天文学的に小さいです。

 

このコインの例を、統計用語を使ってまとめます。

 

コインの表が出る確率を50%(帰無仮説)と考えると、その結果が出る確率(P値)は、あり得ないほどに小さい。だから、コインの表が出る確率を50%(帰無仮説)を間違いだと考えて(棄却して)、いかさまなコインだ(有意差あり)と結論づける。

 

これが全容です。

わかりましたか?

有意水準、P値、有意差に関するまとめ

有意水準、P値、有意差に関するまとめ

有意水準、P値、有意差の3つには順番がある。

この順番を間違えると、いくらでもイカサマができる。

 

有意水準は、有意かどうかを決めるための基準であり、普通は0.05。

P値は、有意水準と照らし合わせるための数字。

有意水準>P値という結果になった時に、有意差あり、と結論づける。

 

 

また、こちらの記事を、動画で解説しています。

記事と動画を合わせて確認すると、理解がすごく進むと思います。

 

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  • 推定ってどんなことをしているの?
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  • どうにかして標本平均を母平均に近づけられないか?
第2章:研究目的をどれだけ明確にできるのかが重要
  • データさえあれば解析でどうにかなる、という考え方は間違い
  • 何を明らかにしたいのか? という研究目的が重要
  • 研究目的は4種類に分けられる
  • 統計専門家に相談する上でも研究目的とPICOを明確化しておく
第3章:p値で結果が左右される時代は終わりました
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