平均差（MD）

よみ
へいきんさ
英語・原語
Mean Difference
別名
MD, Difference in Means, Unstandardized Mean Difference
最終更新：2026年8月13日

平均差（Mean Difference：MD）は、2群の平均値の絶対的な差を表す効果量である。無作為化試験の連続値アウトカムで、同じ尺度を使った研究をまとめる際に利用できる。[1]

定義

MDは実験群と比較群の平均値の差をそのまま元の測定単位で表す。差が0なら、2群の平均値に差がないことを示す。[1]

利用条件

複数研究をメタアナリシスで統合する場合、各研究が同じアウトカムを同じ尺度で測っているときにMDを用いることができる。異なる尺度で同じ概念を測っている場合は標準化平均差が検討される。[1]

必要なデータ

各群の平均値、標準偏差、アウトカムが測定された参加者数が、MDを算出してメタアナリシスする基本データとなる。研究によっては群間差と標準誤差、信頼区間などから効果量を利用できる場合もある。[1]

解釈

MDは元の尺度の単位で示されるため、臨床的な意味を直接考えやすい。一方、正負のどちらが利益を示すかは、群の並べ方とアウトカムの意味によって変わる。[1]

関連項目

効果量、標準化平均差（SMD）、メタアナリシスを参照。

エビデンス・科学的評価

MDは連続値アウトカムに用いる代表的な差の効果量であり、同一尺度を使用した複数研究の結果を統合できる。効果推定値には信頼区間や標準誤差など、不確実性の指標も併記する必要がある。[1]

安全性・注意点

異なる尺度で測定した結果をMDのまま統合することは適切でない。ベースラインからの変化量と介入後値、標準偏差と標準誤差などを取り違えると誤った推定につながるため、データ形式を確認する必要がある。[1]

参考文献・参考情報

  1. Cochrane Handbook: Choosing Effect Measures and Computing Estimates of Effect ↩本文

カテゴリ：科学的評価

タグ：メタアナリシス / 効果量 / 連続値

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