有意水準とP値を見比べて、有意差があるかどうかを判定する。2と3を入れ替えてしまうと、極端な話、全ての検定を有意にすることが可能です。赤点の例でもそうですよね。採点した後に「やっぱり今回の赤点のボーダーラインは50点にする」と言われたら、クレームが来るのは目に見えています。P値」の3つがわかると、次に疑問が出てくるのは「なぜ有意水準は5%なのか?」ということ。10%じゃダメなのか?1%にしなくてもいいのか?そんな疑問が出てきても良いはずです。結論から言うと、有意水準が5%と決められている明確な基準はありません。噂では、統計家として大変有名なフィッシャーさんが、決めたものだと言われています。フィッシャーさんとは、フィッシャーの正確確率検定を発見した人です。フィッシャーさんは、「有意水準を0.05にすると便利だ」という主張をしています。正規分布に従う確率変数がμ±2σの範囲外の値を取る確率(つまり、平均から標準偏差の2倍以上外れる確率)がほぼ5%でわかりやすいから、ということです。科学的な根拠はないため、それぞれの分野によってよく使われる有意水準を使う、というのが正解です。P値とは?コイン投げの例でわかりやすくP値についても補足しておきます。P値の定義を再度確認します。P値とは、帰無仮説下でその結果以上(以下)が得られる確率ここで出てきた用語は「帰無仮説」ですね。帰無仮説とは、本来証明したい仮説ではなく、無に帰したい仮説のことです。コイン投げを例にしてP値を理解していきましょう。数式はほとんど出ていませんので。コインって、表が出る確率は50%ですよね。100回コインを投げた時。50回表が出たら、それはまぁ確かに普通のコインだな、と思いますよね。45回表が出たとしても、それはそれで納得できると思います。そりゃ、たまたま45回になることもあるよ、と。1回しか表が出なかった時。「・・・ありえないでしょ!!」って思いませんか?つまり、コイン投げで表が出る確率を50%だと思っていると、表が1回しか出ないというのはあり得ない。表が50%のコインではない!イカサマだーー!!こう思うのが普通です。この時、表が出る確率50%を帰無仮説と言います。その帰無仮説を考えた時に、表が1回以下しか出ない確率をP値とよびます。ちなみに、100回中1回しか表が出ない時のP値は、もはや天文学的に小さいです。このコインの例を、統計用語を使ってまとめます。コインの表が出る確率を50%(帰無仮説)と考えると、その結果が出る確率(P値)は、あり得ないほどに小さい。コインの表が出る確率を50%(帰無仮説)を間違いだと考えて(棄却して)、いかさまなコインだ(有意差あり)と結論づける。わかりましたか?まとめ有意水準、P値、有意差の3つには順番がある。この順番を間違えると、いくらでもイカサマができる。有意水準は、有意かどうかを決めるための基準であり、普通は0.05。P値は、有意水準と照らし合わせるための数字。有意水準>P値という結果になった時に、有意差あり、と結論づける。帰無仮説とは?対立仮説との違いを例題で簡単に。・統計に関する本を出版するまでの道のりを赤裸々に告白します。>>プロフィールはこちらこのブログが本になりました!数式をできるだけ使わずにやさしく統計を伝えたい!そんな想いが、一冊の本になりました。有意水準と有意差とp値とは?5%の意味や決め方・求め方をわかりやすく簡単に。優しい、医薬品開発に必要な統計学の。