p値

概要

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。^[1]

有意水準との関係

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。^[1]

解釈

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。^[1]

関連項目

絶対リスク、効果量、ハザード比を参照。