統計的有意性とは、変数間の関係が偶然以外の結果である可能性を指します。統計的仮説検定は、一連のデータの結果が統計的に有意であるかどうかを判断するために適用されます。この検定は、偶然が結果を説明できる確率を表す p 値を生成します。一般に、5% 以下の p 値は統計的に有意であると見なされます。
つまり、観測されたイベントが偶然に発生した可能性が非常に低い場合、そのイベントは統計的に有意であると言われます。イベントの p 値が、有意水準と呼ばれる特定のしきい値を下回る場合、イベントは統計的に有意であると言われます。研究の決定と結論は、しきい値を超えて統計的有意性を達成した後に行われます。
例、
抗がん剤について実施された研究では、対照群よりも全生存期間が 150 ベーシス ポイント増加したことが示されました。結果の p 値は 0.02 でした。 0.05 レベルを下回ったため、これは重要でした。これにより、この薬はさらなる試験の目的で承認されました。
p 値は、観測されたイベントと同じかそれ以上に極端な特定のイベントが発生する確率とも言えます。この確率はまた、通常の状況下と同様の相対頻度で極端なイベントが発生することを前提としています。簡単に言えば、p 値は、観測されたイベントがどの程度異常であるかの測定値であると言えます。 p 値が低いほど、イベントはより異常であると言われます。
統計的有意性は、帰無仮説を受け入れるか棄却するために使用されます。これは、測定される変数間に関係が存在しないという仮説を立てています。検定結果が p 値を上回っている場合、帰無仮説が受け入れられます。検定結果が p 値を下回る場合、帰無仮説は棄却されます。
統計的有意性は主に、新薬の治験、ワクチンの試験、有効性試験を目的とした病理学の研究、および新製品のリリースにおける会社の成功について投資家に知らせるために適用されます。
帰無仮説
帰無仮説とは、与えられた観測値のセットに統計的有意性が存在しないことを提案する統計で使用される一種の仮説を指します。
片側検定
これは、分布の臨界領域が特定の値よりも小さいか大きいかのいずれかである統計テストを指しますが、両方になることはできません。
計量経済学
これは、将来の傾向、仮説、および理論をテストする目的で、経済データに数学的モデルおよび統計モデルを適用することを指します。
