| 削除: 概要 |
| 削除: 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}} |
| 変更なし: 統計学的有意差との違い |
| 追加: P値は、帰無仮説のもとで観察結果以上に極端な結果が得られる確率を扱う指標であり、効果の大きさそのものを示さない。大規模研究ではごく小さな差でも統計学的に有意になることがあるため、P値だけで臨床的重要性を判断することはできない。{{ref|1}} |
| 追加: 効果量の役割 |
| 追加: 効果量は群間差や関連の大きさを示し、異なる研究や尺度を比較する際にも用いられる。相関係数rは代表的な指標の一つで、-1から1の範囲で線形な関連の方向と強さを表す。{{ref|1}} |
| 追加: 信頼区間との併用 |
| 削除: 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: 効果量は、推定値の不確実性を示す信頼区間と併せて解釈することが重要である。狭い信頼区間は推定の精度が高いことを示し、広い区間は真の効果の大きさに不確実性が大きいことを示す。{{ref|1}} |
| 削除: 指標の例 |
| 削除: 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}} |
| 削除: 解釈上の注意点 |
| 削除: 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: 関連項目 |
| 削除: [[信頼区間]]、[[p値]]、[[治療必要数（NNT）]]を参照。 |
