有意差検定

有意差検定は、統計学において、観察されたデータの差が偶然によるものか、それとも真の差を反映しているかを判断するための手法です。この検定では、帰無仮説（差がないという仮説）を設定し、データがこの仮説と矛盾するかどうかを確率的に評価します。検定の結果、帰無仮説が棄却される場合、観察された差は統計的に有意であると判断されます。有意差検定は、科学研究や市場調査など、様々な分野で広く用いられています。
有意差検定のポイント
有意差検定の重要なポイントは、その解釈と限界の理解です。まず、有意差が検出されたからといって、その差が実質的に重要であるとは限りません。サンプルサイズが大きい場合、わずかな差でも統計的に有意となる可能性があります。また、有意水準の設定は研究者の判断に委ねられる部分があり、慣例的に用いられる5%という基準にも批判があります。さらに、複数の検定を行う場合、偽陽性（第一種の過誤）のリスクが高まるため、多重比較の問題にも注意が必要です。近年では、p値だけでなく、効果量や信頼区間なども併せて報告することが推奨されています。