【はじめに】

簡単な知識として、P値が0.05未満だとデータ間に有意差があるということは、統計学にあまり詳しくない方でも知っていると思います。つまり、P値についてその意味を知らなくても「P値が0.05未満だと有意差がある」という知識があれば、論文データに統計学的有意差が有るのか無いのかの判断ができるということです。

私自身も当初は、P値の示す意味をあまり理解せずに上辺の知識のみで医学論文を読んでいました。しかし、実際にデータをとり統計を行う中で、統計用語の示す意味の理解は必要だと考えるようになりました。

今回は、自分自身の備忘録となるようにP値の解釈を自分なりにまとめていきたいと思います。

 

P値のPって何

最初におさえておかなければならないのが、P値のPってどこからきたものなのかということです。P値のPは「Probability」からきており、日本語に訳すと「確率」という意味になります。すなわち、「P=0.05」というのは「確率値が0.05%」という解釈ができます。

 

P値の数値は何の確率を示しているのか

2つのデータを統計にて比較するとき、「仮説検定」を行います。仮説検定とは、ある一つの説を立て、データを比較するものであり、一般的には「帰無仮説」という前提で統計を行います。

帰無仮説は「比較するデータには、差がない」というものであり、その結果をP値という値で表します。つまりP値は、「2つのデータに差がない確率」となります。つまり、P値が高ければ高いほど2つのデータには差がなく、P値が低ければ低いほど2つのデータには差があるということになります。

 

【有意差の決め方】

一般的にP値が0.05未満になると、有意差があるとされています。では、なぜP値が0.05未満だと有意差があるとされているのでしょうか。実はこの0.05という数値は明確なルールに従って決められたものではなく、暗黙のルールみたいなものです。そのため論文によっては、P値が0.03未満で有意差ありとしているものもあります。

つまり、研究によって有意差ありとする値は異なってくるということです。

 

【まとめ】

    P値のPは「Probability」からきており、日本語に訳すと確率という意味となる。

    P値は、2つのデータ間に差がない確率を示している。

    P値が高いほど2つのデータに差がない確率が高い。

    P値が低いほど2つのデータに差がない確率が低い。

    有意差の有無をしめすP値の境界は、統計をとる者が決定する。