”比較するグループ間に偶然の差しかない”という帰無仮説(null hypothesis)をたて、検証する方法を仮説検定という。
P値のPは、probabilityのP。P<0.05を有意差ありとしているのは常識的にみてそうだから。P値ではどれくらいの差があるかはわからない。差が知りたいなら信頼区間(confidence interval)をチェックする。P>0.05なら、グループ間に本当に差があるかどうかはわからない。
平均値(mean)＝すべての値の総和を人数でわったもの
中央値(median)＝大きい順に数えて、真ん中の人の値
データにばらつきがないなら、平均値と標準偏差(standard deviation;SD)でばらつきを表すことができる。平均値±2SDに全体の95%が存在する。データにばらつきがあるなら、中央値と四分位範囲(inter-quartile range)で表す。
相関：あるひとつのデータが変化することで、別のデータもそれに伴い変化するかどうか
相関関係：相関係数であらわすことができる。ピアソンのr。-1から1までで、-1と1に近づくと強い相関があるということ。相関があるなら、一方の値からもう一方の値を計算できる。その統計法を回帰(regression)という。
研究の質を評価する
・introductionに研究の目的が書かれているか。
・代理評価項目(surrogate endpoint)が用いられているなら、真の評価項目の代理になりうるエビデンスが示されているか。
・選択基準(inclusion criteria)と除外基準(exclusion criteria)
・脱落がどれくらいあるか。
・サンプルサイズをどのように決めたか記載がされており、十分な症例が集まっているかどうか。
・二重盲検化やランダム抽出がなされているか。
・”統計上の有意差”≠”臨床上の有意差”。臨床的な差があるか。
・パワー分析(power analysis)で算出された必要症例数が集まっている場合、”有意差がなし”＝”差なし”と判断してよい(例えばpower=0.9なら、差があるのに差がないと誤った判定をする確率は10%未満と考えていいらしい)。
参考：医学統計の基礎のキソ 浅井隆著
