統計的有意差

よみ
とうけいてきゆういさ
英語・原語
Statistical Significance
別名
統計学的有意差, 有意差, Statistical Significance Testing
最終更新：2026年8月20日

統計的有意差は、帰無仮説とあらかじめ定めた不確実性の水準を基準に、観察された差が偶然だけで説明されるかを統計的に判断する考え方である。[1]

帰無仮説

研究では、差や効果がないとする帰無仮説を設定し、データがその仮説とどの程度両立するかを検討する。研究者は解析前に、誤って判断することを許容する有意水準を定める。[1]

P値との関係

P値は、指定した統計モデルと帰無仮説のもとで、観察結果以上に極端なデータが得られる確率を表す。P値を有意水準と比較しても、帰無仮説が正しい確率そのものが得られるわけではない。[1]

有意水準

研究者は解析前にαと呼ばれる有意水準を設定し、P値がその基準を下回る場合に帰無仮説を棄却する判断を行う。一般に0.05が用いられることが多いが、研究目的に応じて設定される。[1]

有意差と効果の大きさ

統計学的有意差は効果が臨床的に大きいことを意味しない。標本数が大きいと小さな差でも有意になり得るため、効果量、信頼区間、臨床的重要性も合わせて確認する。[1]

エビデンス・科学的評価

統計的有意差は、仮説、研究設計、変数に合った統計手法を前提に解釈する必要がある。[1]

安全性・注意点

不適切な統計検定から得たP値は正確でなく、研究者を誤らせるため、統計的有意差だけで結論を決めてはならない。[1]

参考文献・参考情報

  1. NCBI Bookshelf: Statistical Significance ↩本文

カテゴリ：基礎概念 / 科学的評価

タグ：p値 / 仮説検定 / 統計

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