医療統計

仮説検定

仮説検定

仮説検定とは、解析のために設定した統計的な仮説が正しいかどうかを、集められたデータを用いて確かめる統計手法です。統計学的検定は次の①～④の手順で行われます。

仮説検定では、帰無仮説を否定（棄却）することで対立仮説を主張しますが、その指標として使われるのがP値です。帰無仮説を棄却する基準となる値を有意水準（significance level）といい、一般的に5％が使われます。

P値

統計的仮説検定では、結果の差が偶然によって生じたと考えられる確率を「P値」で表します。P値が有意水準よりも小さい値であれば（一般的にP＜0.05）、偶然による結果である可能性が低いと考え「有意差あり」と判断します。「有意差あり」で帰無仮説は棄却され対立仮説が正しいと結論づけられます。一方、「有意差なし」では帰無仮説が正しい、すなわち群間に違いがないとはいえないことに注意が必要です。

P値の誤った解釈

P値には、新薬群と対照群の効果差だけでなく症例数の大きさも影響してきます。多くの症例数を集めることで臨床的に意味がないような差でも「統計的に有意差あり」となることがあります。一方で、症例数が少なすぎることで臨床的に意味があるような差でも「統計的に有意差なし」となることも起こりえます。