P値(P-Value)とは

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P値は、仮説検定で用いられ、証明したい仮説の統計的優位性を測るものです。P値が小さければ小さいほど、証明したい仮説の統計的優位性が高いことを示しています。通常はこのP値が0.05より小さければ、証明したい仮説が正しいと結論付けることが多いです。

 

大雑把に言うと、このP値は、証明(確認)したい事柄(例えばこの薬は効能があるかどうかなど)の確実度をはかるものである。(P値は小さければ小さいほど良い。)この確実度のことを統計的優位性などといったりします。医学などをはじめとして、統計学を応用するときにP値(P Value)はよく出てきます。

 

証明したい仮説を対立仮説(H_1)と言います。通常はこの対立仮説補を否定する帰無仮説(H_0)を考えて、この帰無仮説を否定することにより対立仮説が正しいと証明するという論法をとります。

 

例えば、ここにサイコロが一つあるとします。このサイコロが歪んでいて「それぞれの目の出やすさが異なること」を証明したいとします。この時、対立仮説は 「サイコロが歪んでいる」です。一方、帰無仮説は、証明したい事柄の反対の仮説となり、この例だと、「サイコロは歪んでおらず、すべての目の出る確率は6分の1である」が帰無仮説になります。

 

帰無仮説(H_0):ウソだと証明したいこと(サイコロは歪んでいない。)
対立仮説(H_1):本当だと証明したいこと(サイコロは歪んでいる。)

 

P値は、帰無仮説(null hypothesis)が正しいとした時、今手元にでてきたデータより極端なデータが出てくる確率を表します。なので、P値は低ければ低いほど、証明したい事柄が正しそうである確実度が上がります。(P値が小さいほど統計的優位性が高くなります。)このサイコロの例だと、P値が低ければ低いほどサイコロが歪んでいる可能性が高くなります。

 

通常はP値として、0.05より低い値であれば、帰無仮説は棄却され、証明したい事柄が正しいと判断します。自然科学ではもっと厳しくP値が0.01より小さいことを要求することもあります。

 

仮説検定とP値のもっと詳しい解説は下にあります。

仮説検定のやり方のやさしい解説

 

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