廣町佐智子先生の看護研究の進め方⑲ 量的分析２

　上の表は、相関係数を絶対値で示していますが、実際には相関係数は、＋で出てくるものと、－で出てくるものがあります。

それぞれ関係の意味が異なります。＋ででてくる場合は「正の相関がある」といいます。

これは、Ａという尺度が増えるほど、Ｂという尺度が増えるという意味です。一方、－で出てくるものは、「負の相関がある」といいます。

これは、Ａの尺度が増えるほど、Ｂの尺度が減る関係にあるということを示します。　

Ⅱ.「有意確率」の考え方：統計学的仮説検定
　次に、二次集計の統計学的仮説検定の結果に出てくる「有意確率(p値)」について解説します。

統計学的仮説検定の考え方に関わる部分ですので、しっかり学んでおきましょう。

１）帰無仮説と対立仮説
統計学的仮説検定をする際には、まず仮説を立てます。皆さんが考える仮設は、普通、「差がある」とか「関係がある」という期待のこもったものになるでしょう。

しかし、「関係がある」「差がある」というのは、「ある」の程度が様々であいまいです。

一方、「関係がない」「差がない」というように、「ない」ことははっきりしているので、統計的に支持する確率を算出するのが簡単なのです。

そこで統計学的仮説検定では、あえて「関係はない」「差はない」という、研究者の意図とは逆の仮説、「帰無仮説」を立てます。

すると自動的に、帰無仮説とは反対の仮説である、「対立仮説」が設定されます。対立仮説は、帰無仮説を支持する確率が低かったときに支持される仮説なのです。



２）有意確率の見方

さて、話を有意確率に戻しましょう。

統計ソフトで統計学的仮説検定をすると、有意確率（Ｐ値）が出力されてきますが、これはまさに「帰無仮説を支持できる確率」のことをいうのです。

有意確率が低いと、帰無仮説は捨てられることになります。
では、どれくらい有意確率が低いと帰無仮説は捨てられるのでしょうか。

一般に5％以下の時です。このときに、「帰無仮説を支持できる確率はたった5％、5％間違う危険をおかして、対立仮説を支持する」と判断されます。

これを文章で表現すると、例えば「群間でＢの割合、（or平均値）には有意な差があった（p<0.05）」とか、「ＡとＢの間には有意な正の相関があった（r=0.335、p<0.05)」のようになります。

これらは、「5％の間違う危険性をおかして、群間でBの割合に差があることを支持する（群間の平均値に差があることを支持する、Ａ・Ｂ間に相関があることを支持する）」という意味になるのです。
　 研究指導をしていると、データをあまり考えずに適当に収集してしまったために、二次集計、特に統計学的仮説検定ができないという事態にぶつかることがあります。

理想をいえば、研究計画の段階や、調査用紙の設計の段階で、得られたデータが検定などに耐えられるかどうか、統計に詳しい人に点検してもらうと良いでしょう。

そしてみなさんは、何も統計に詳しくなる必要はありません。検定の考え方や、データを判読するポイントを押さえておけば十分だと思います。