統計の2群比較で迷う人は、 この資料をぜひ一度見てほしい。 waidai-csc.jp/updata/2019/05… 「t検定でいいの？」 「Welch検定？」 「Mann-Whitney？」 「対応あり・なしって何？」 「正規性って結局どこで見るの？」 このあたりがめちゃくちゃ 分かりすく丁寧に整理されています。 いきなり検定方法に飛ばず、 ・推定とは何か ・検定とは何か ・信頼区間の考え方 ・対応あり／対応なしの違い ・t検定とWilcoxon検定の使い分け この流れで学べるところがオススメ。 統計初学者ほど、 「どの検定を使うか」だけを 覚えがちですが、本当に大事なのは、 何を比較しているのか。 どんなデータ構造なのか。 その検定で何を言えるのか。 ここを理解することだと思います。 単群・2群比較の苦手意識が 少しでも和らげば幸いです。

p値＝0.06。 惜しいと思っちゃいますよね。 あなたならどう解釈しますか？ 「有意差なし」で終えるのか。 それとも「傾向あり」と書くのか。 ここで悩む人は多いです。 たとえば、ある介入で 再入院リスクを検討した結果が オッズ比 0.72、95%信頼区間 0.50–1.03、P=0.06 だったとします。 この結果を見て、 「有意差なしだから差はない」 あるいは「傾向あり」と書いて有意性をにおわせるのは、どちらも推奨されておりません⚠️ この場合に大切なのは、 P値だけで判断しないことです。 見るべきなのは、点推定値と信頼区間。 この場合、点推定値であるオッズ比 0.72は、介入群で再入院のオッズが約28%低い可能性を示しています。 一方、95%信頼区間 0.50–1.03 は、 比較的大きなリスク低下の可能性(0.50)から、ほとんど差がない可能性(1.03)まで含んでいます。 つまりこの結果は、 効果を示唆する方向性はあるが、まだ不確実性が残ると解釈するのが自然です。 さらに、信頼区間の幅はN数と強く関係します。N数が小さいと信頼区間は広くなり、1をまたぎやすくなります。 そのため、有意差が出なかった理由を「効果がない」と即断するのではなく、推定精度の問題として捉える視点も重要です。 だからこそ、 P=0.06だからダメというわけではなく 傾向ありでごまかすでもなく、 点推定値と信頼区間を示して、効果の大きさと精度をそのまま伝えることが大切です。 「結果の記載例」 介入群では対照群と比較して再入院オッズの低下を認めたが、統計学的有意差には至らなかった（OR 0.72, 95%CI 0.50–1.03, P=0.06）。 「考察の記載例」 再入院オッズの28%低下を示しており、臨床的に意味のある差を示唆する可能性がある。一方で、95%信頼区間は0.50–1.03と広く、差がない可能性も含んでいたことから、推定には不確実性が残る。サンプルサイズが十分でなかったため推定精度が不足し、統計学的有意差に至らなかった可能性が考えられる。 とすると、正確に伝えることができるのでオススメになります。 参考になれば幸いです。