検定の結果の書き方 戻る
帰無仮説の統計量(2群の検定なら平均値/標準誤差)をt分布表で危険率Pを0.05および0.01の水準で調べます。表中の値が対応する統計量より多いものが優位な統計量となります。
表計算ソフトでは、帰無仮説の確率が計算され(TTEST関数などで)、確率が低ければ(<0.05)帰無仮説を否定し、対立仮説が成立します。
つまり2群の比較では、危険率5%あるいは1%で有意な差があるとなります。
また、たとえばプラセボ薬と効果薬剤の比較で薬剤による効果に差があれば、危険率5%あるいは、1%で有意な差があり、薬剤の効果が認められたことになります。
有意差の書き方
TTEST関数の結果が0.05以上(TTEST>=0.05)→ “２群の結果に有意差がない”
TTEST関数の結果が0.05未満(0.05>TTEST>=0.01)→ ” 危険率5%で２群の結果に有意差がある”
TTEST関数の結果が0.01未満(0.01>TTEST)→ “危険率1%で２群の結果に有意差がある”
結論の書き方
つまり、以下のようになります。
有意水準あるいは危険率5%で2群に差がある場合：「薬剤は有効である」
有意差がなければ「2群に有意差がなく、薬剤の効果は認められない」
(その他の例）Aの平均値がBの平均値より大きい場合、”AはBより大きい”と結論できる。つまり、背が高いとか血糖値が多いとかを結論として加える。
χ２乗検定の結果はCHITEST関数の値に従って以下のようになります。
1) CHITEST>0.05 : データ間に偏りがない
2) CHITEST<0.05 : データ間に有意水準5%で偏りがある
3) CHITEST<0.01： データ間に有意水準1%で偏りがある
偏りがある場合：
治療法Aの評価が若年者で有効 14人, 無効46人, 高齢者で有効 25人, 無効 35人のデータを得て、、CHITEST<0.05となる場合は、
「治療法Aの効果は若年者と高齢者で効果に偏りがある」という結論になります。(2016.10.03編集)
