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統計における危険率
統計のことについては全くの素人なのですが、ふと思ったので質問させていただきます。 論文などで p<0.05で有意差を認めたので、AはBであるという結論である。 というように書いてありますが、これは逆に考えると、世の中の5%の論文の結論は間違っているかもしれない、ということなのでしょうか?
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「危険率」という用語を正しく理解していない人が非常に多いので 一言コメントします。 「この薬は、危険率5%で、効果があったと推定する。」は 「この結論が誤り(効果がない)の確率が5%ある。」という意味では ありません。 「まったく効果がなくても、この実験/判定方法では、効果アリの 結論が出る可能性が5%ある。」ということです。 危険率を減らすには、次の方法があります。 (1) 実験誤差を小さくする (2) サンプルの数を増やす (3) 効果判定基準を厳しくする なお、ここでいう危険は「効果のない薬を効果ありとしてしまう危険」 のことで、これを第1種の危険(誤り)といいます。 一方「効果があるのに効果なしとしてしまう危険」を第2種の危険 (誤り)といいます。実験の目的によっては第2種の評価も必要です。
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>これは逆に考えると 数学的には間違った考え方です。 統計では. 「危険率0.05で有意差を認めたので」 20回に1回間違う場合があるが 「AはBである」(現実には異なりますが.ご質問者の言葉を使います) という結果を示します。 この逆は「正しいか間違っているかわからない」場合が20回に1回ある。という意味で「現実にはわからない」という意味です。 これは.第一種の誤り・第二種の誤りの関係で. 「AはBであるにもかかわらず, AがBでない」という結論を出した場合 「AはBでないにもかかわらず, AがBである」という結論を出した場合 が.使われる検定で多少変化しますが.多くの検定では「危険率程度」発生します。 多くの検定では 「AはBでないにもかかわらず, AがBである」という結論を出した場合 は.「数値が超えているのだからマーいいだろう」と目をつぶります。つまり.20回中19回「AはBである」という結論を出したが.1回くらい「AはBでない」場合が含まれていて.これを「AはBである」と無理やりしてしまうのです。 同じ危険率5%でも 「AはBであるにもかかわらず, AがBでない」という結論を出した場合 は大きいです。条件によっては100回中5回, つまり「ない」と結論付けた結果の全部が否定されるくらい発生するのですから。 ですから「わからない」という結論を出すのです。 「間違っている」ではないのです。「わからない」のです。
- ymmasayan
- ベストアンサー率30% (2593/8599)
5%の論文が間違っているのではなく 論文の言う通りのことは100回中95回起きると言うことです。 5回は間違う可能性があるので5%の危険率です。 因みに統計の場合、危険率を規定しないと結論が出せません。
お礼
ご回答ありがとうございます。 根本的に用語を正しく理解していなかったようです。ご説明で疑問がとけ、用語の意味もよくわかりました。 ありがとうございました。