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P値のトリセツ

 P値のトリセツ

Nakashima Takaya

June 23, 2022
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  1. 4

  2. 10 P値の定義は︖ • 特定の統計モデルのもとで,データの統計的要約 (例えば,2グループ間での標本平均の差)が観察された値と等しいか, より極端な値を取る確率 -The ASA Statement on

    p-Values- • 帰無仮説が正しいとした時の確率分布のもとで, 観測したデータによる統計量の値,もしくはそれより極端な統計量をとる確率 • 帰無仮説が正しいという前提において, それ以上に偏った検定統計量が得られる確率 ざっくり⾔うと,P値はデータと帰無仮説が⽭盾する程度の指標
  3. 統計的有意性とP値に関するASAの6声明 13 1 P値は「そのデータが,仮定した統計モデルとどれくらい適合しないか」 を⽰す指標である 2 P値は調べている仮説が正しい確率やデータが 偶然のみで得られた確率を測るものではない 3 科学的結論及びビジネス,

    政策上の意思決定は 「P値がある特定の値を超えたかどうか」のみによるべきではない 4 適切な推論のためには,全てを報告する透明性が必要である 5 P値や統計的有意性は効果の⼤きさや結果の重要性を測るものではない 6 P値そのものだけではモデルや仮説に関するエビデンスのいい指標 とはならない
  4. 14 4. 適切な推論のためには, すべてを報告する透明性が必要である 論⽂内で必ず報告すべきもの • 研究のモチベーション,デザイン • 当初予定していた解析計画 •

    対象者の選択,除外の理由 • 実施したすべての解析 ・ P値や関連する解析は選択して報告してはいけない → ∵ P-hackingのリスクがある
  5. 26 Take Home Message • P値だけでは効果の⼤きさは評価できない • P-hackingは絶対にしない︕︕︕ • 「統計的有意性」と「臨床的有意性」を混同しない

    • サンプルサイズも意識したP値の評価 • 検定から推定へ(P値から95%信頼区間) • P値を正しく理解して正しく使おう