【MODULE 03】統計的有意性 vs 臨床的有意性：の区別

目的：P値の落とし穴と臨床的意義の評価方法

1. P値の誤解

P < 0.05 の意味
「効果なし」という帰無仮説の下で、観察値以上の極端な結果が得られる確率
= 帰無仮説が真である確率ではない（よくある誤解）

P値の問題
・Sample size依存：nが大きいと小さい効果も有意
・Publication bias：有意結果のみ報告
・P-hacking：複数検定で有意α発見

2. 臨床的有意性（Clinical Significance）

定義
実際の患者ケアで実用的な意義のある改善
例：VAS1点改善（統計的有意）vs 痛みが「ほぼ消失」（臨床的有意）

評価方法
1. Effect Size計算（Cohen’s d）
– d = 0.2（小）, 0.5（中）, 0.8（大）
2. MCID（Minimal Clinically Important Difference）
– VAS: 1.5-2点改善 = 臨床的に重要
3. NNT（Number Needed to Treat）
– 患者1名が恩恵受けるに必要な治療人数

3. 信頼区間（95% Confidence Interval）の読み取り

解釈
・95% CI が 0 を跨がない → p < 0.05（有意）
・幅が広い → 推定の不確実性が高い
・幅が狭い → より正確な推定

例
運動群の効果: Mean difference = 3点（95% CI: 1-5点）
→ 統計的に有意だが、幅広い（臨床的には1-5点の効果範囲）

参考文献

Cohen et al. (1988) Statistical Power Analysis. Sullivan & Feinn (2012) Using Effect Size in Research. JGPT.

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