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]
