| 削除: 研究結果を読むときの位置づけ |
| 追加: 概要 |
| 追加: 仮説検定では、まず「差や効果がない」とする帰無仮説を設定し、観察されたデータがその仮説とどの程度整合するかを評価する。p値は、帰無仮説が正しいという条件のもとで、観察された値以上に極端な検定統計量が生じる確率を表す。{{ref|1}} |
| 追加: 有意水準との関係 |
| 追加: 検定前に有意水準αを定め、p値がその基準より小さい場合に帰無仮説を棄却する方法が一般的である。たとえばα＝0.05では、帰無仮説が実際には正しい場合でも5％の確率で棄却する基準を設定していることになる。{{ref|1}} |
| 追加: 解釈 |
| 削除: 医学研究の結果は科学雑誌などに公表され、ニュースや健康情報のもとになることがある。研究を評価するときは、二次情報だけでなく、元の研究内容や方法を確認することが重要である。{{ref|1}} |
| 追加: 小さなp値は、観察されたデータが帰無仮説のもとでは起こりにくいことを示す。p値は、あらかじめ定めた有意水準と照らして解釈する。{{ref|1}} |
| 削除: 登録資料で確認できる範囲 |
| 削除: 現在の参考文献には、p値の統計学的な定義、計算方法、帰無仮説との関係、基準値の考え方などは記載されていない。{{ref|1}} |
