PhDアメリカで2つめの博士号(PhD)を目指すKettiのBlogです。(1つめのPhD取得)・就職を経て、薬学分野に戻ってきました。子育ても楽しんでいます。βという記号を使うのが慣例ですが、統計学的パワー(検出力)というものが、(1-β)x100%で表せます。統計学的パワーは、データの中に本当に何らかの差がある場合、その差が統計的検定で(つまりテストして)どれだけ有意差として結果にでてくるかというものです。本当は臨床的に意味のある差が含まれているデータに対して、パワーを90%に設定した統計的検定方法ならば、100回統計学的テストを実施したとき90回は「有意差あり」、10回は「有意差なし」の結果がでてくるはずです。実際は有意差があるはずのデータですから、パーフェクトな検定方法であれば100回中100回「有意差あり」という結果がでてきますね。検定方法で設定したのは90%のパワーなので、100回中90回「有意差」が検出できるのです。治験では最適な統計学的パワーを考慮することが行政上求められているので、通常このパワーが問題になることはありません。動物実験や薬の開発以外の臨床研究で、統計学的パワーを考慮して試験がデザインされないことが頻繁にあります(ただし、アメリカでは統計学的デザインは厳しくチェックされます)。近年は、医学雑誌の論文でも統計学的部分に関するレビューが厳しくなっているようです。その結果、研究・実験が終わり論文にまとめ、それを投稿した先の科学雑誌のレフリーに「パワーは十分あるのか」と質問され困ってしまうことがあります。実のところ、サンプルサイズは適当に決め、統計学的パワーは計算していなかったか、計算していても臨床的(または生物学的)意味のある差に対しての妥当な統計学的手法を考慮せずにデザインした実験だったので根拠があいまいだったりします。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。英語力はどれほど重要か薬学科、薬科学科?:アメリカの薬剤師とPhD有名科学誌「ネイチャー」と「サイエンス」に関連し、論文執筆について思うこと大御所教授のご来校。春キャンパスツアー:意外に熱心?アメリカ人ファミリー。留学を目指すにもおすすめ。今日はもっと寒かった(摂氏マイナス14度)。久しぶりに雪がふりました。変化には必ずついていくべき。ウェブ全体検索Subscribe2更新情報をお知らせします。