【医療統計の基本のキホン(4)】p値とαってなに??

いままでは平均の比較に向けての解説を行ってきました。

いざ、平均比較の統計テクニックを使う段になって、重要なパラメーターがあります。

それが、P値とαです。統計処理の記述では、”使用した統計テクニック”、”α”、”p値”の3点セットで表記するのが慣例です。

P値とαを教科書的に説明するとかなりややこしい記述なるので、本項ではできる限り専門用語を使わずに感覚的にp値とαを理解してもらえるよう解説していきます。

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p値

p値 = ”たまたま、そうなっている確率” と、考えると良いです。

これは計算で求められます。

p値が低ければ ”有意差あり”となります。

ロジックは以下の通りです。

p値が低い

たまたま、そうなっている確率が低い 

確実にそうなっている

統計的有意差あり

 

p値が低ければ低いほど有意差を示す信頼度は高くなります。ここで一つ注意が。

p値の低さは、平均の差の大きさを反映するのではなく、あくまで信頼度です。

p値はデータ量などによっても変化します。

p値は統計用語では有意確率といいます。

 

α

α = ”どこから有意なP値とするか?を決める値”、と考える良いです。

統計処理を行うものが任意で設定可能ですが、慣例的に以下が使われます。

α = 0.05   = 5%  

α = 0.001 = 1%

 

つまり、P値がαを下回れば有意差あり、となります。

αは統計用語で有意水準といいます。

αはわざわざ書かずに ” p < 0.05を有意差ありとしたよ。 ” という様な書き方をしている場合も多いです。

 

グラフの場合

グラフ 有意差あり

Wolf P, et al. Reduced hepatocellular lipid accumulation and energy metabolism in patients with long standing type 1 diabetes mellitus

 

表の場合

表 有意差あり

Alruwaili AR, et al. Tract integrity in amyotrophic lateral sclerosis: 6-month evaluation using MR diffusion tensor imaging.

 

”*”の付け方

慣例的に以下の様になっている。

p < 0.05   → *  (一つ)

p < 0.01   → ** (二つ)

p < 0.001 → ***(三つ)

半角・英数字で記述します。

 

αの注意点 第一種の誤り

少しややこしい説明になります。

α=0.05でp値がそれを下回る場合、95%の確率で有意差あり、という意味です。

つまり、5%の確率で有意差なし、とでる可能性もあるということです。

 

本来は統計的な差が”ある”のに、”なし”と判定してしまうことを偽陰性といいます。

 

αはこの偽陰性となる確率も表しています。

p値は計算で求められ、データ本体が変わらない限り不変ですので、p値が充分に小さい場合はαを小さく設定したほうが信頼性が高いデータと言えます。ということで、今回はp値とαについて解説しました。

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