| 変更なし: 概要 |
| 追加: 統計学的有意差は、観察された結果が偶然だけでは説明しにくいかを示す。一方、効果量は群間差や変数間の関連の大きさを表し、その結果が実際にどの程度重要かを判断する材料となる。{{ref|1}} |
| 追加: 統計学的有意差との違い |
| 追加: P値は効果の大きさや臨床的重要性を示さない。大規模研究では非常に小さな差でも統計学的に有意になることがあるため、研究結果は効果量や信頼区間と合わせて解釈することが推奨される。{{ref|1}} |
| 追加: 指標の例 |
| 追加: 効果量には研究目的に応じてさまざまな指標が使われる。資料では例として相関係数rが挙げられ、-1から1の範囲で2変数の線形な関連の強さと方向を表す。絶対値が大きいほど線形関係が強い。{{ref|1}} |
| 追加: 解釈上の注意点 |
| 削除: 効果量は、ある介入や関連の「大きさ」を表す指標である。平均差、標準化平均差、リスク比などさまざまな形がある。 |
| 追加: 効果量の大きさだけで臨床的重要性が決まるわけではない。患者にとって意味のある最小の変化、臨床状況、信頼区間、患者の価値観などを合わせて評価する必要がある。{{ref|1}} |
| 削除: 特徴・位置づけ |
| 削除: 統計学的有意差があっても効果量が非常に小さい場合、実生活での意味は限定的かもしれない。 |
| 削除: 関連項目 |
| 削除: [[p値]]、[[信頼区間]]、[[リスク比]]を参照。 |
