第2回「相関係数」と「ｐ値」の解釈の仕方

このシリーズでは、アイスタット統計セミナー受講者の「知っているようで、意外に知らなかった」という声をもとに、統計の基礎や分析者が陥りやすい統計の落とし穴などについて解説していきます。

第1回では「相関係数」について学びました。

第2回では統計的検定の「ｐ値」を学び、「ｐ値」と「相関係数」の解釈の仕方に落とし穴があることを説明します。

＜監修：アイスタット代表取締役会長 菅 民郎＞

統計的検定は、母集団に関する仮説を標本調査から得た情報に基づいて検証することで、仮説的検定とも呼ばれています。様々な種類があり、「明らかにしたいこと（仮説）」「 データタイプが数量 or カテゴリー」「 比較対象が1群 or 2群 or 3群以上」「サンプルサイズ」などにより、適用できる手法が異なります。そのため、使う時は注意が必要です。

検定の手順は、どの手法を適用しても同じで、仮説を立て、検定統計量・ｐ値を算出し、検証します。

ｐ値は、母集団について主張したいことが成立するかを判断するときの誤る確率です。

「ｐ値＜0.05」の場合は、「母集団について主張したいことが誤る確率が5％未満である」を意味します。

このことを「有意差がある/有意である」といいます。有意差があった場合の解釈の仕方（結論）は、アンケート調査や実験を行った結果は、母集団についてもいえる（関連性があるといえる）となります。

統計ソフトウェアによっては、検定を行うと「ｐ値」と一緒に「相関係数」も出力されるケースがあります。違いをきちんと理解し、正しく結果を読み取れている人は問題ありませんが、次のように解釈している方は落とし穴にご注意！

     

きちんと理解し、使い分けましょう。