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【解説】統計学的に有意とは｜P値と仮説検定

〔※注〕06:08 正しいP値の定義は「帰無仮説の下での『特定の統計モデル内で』ランダム性のみで手元の標本データ『以上に極端な値』が得られる確率」（またこれは厳密には null P値）です。詳細は以下をご参照ください。https://note.com/sukimaru/n/n65be7272... 第５回のテーマは「統計学的仮説検定」と「P値」です。 論文では必ず出てくる“有意差“。 “有意差がある“＝“臨床的に有効である”という単純な思考に陥らないために その背景にある意味を説明した動画です。 なお今回は特に述べていませんが， 実際の研究は「標本をランダムに抽出する」（01:05）時点から バイアスされており「一般化可能性」の問題も抱えています。 前回の動画（   • 【重要】推測統計とは何か？～標本と母集団～｜論文結果の「過度な一般化」に注意  ） もあわせて見ていただければ幸いです。 ■目次 00:36 今回の結論 00:50 前回の復習 01:28 仮説検定の4STEP 02:00 STEP 1 仮説を設定する 03:43 STEP 2 標本からデータを得る 04:15 STEP 3 帰無仮説が正しい前提でP値を求める 04:58 STEP 4 P値が小さければ帰無仮説を棄却する 05:38 小括① 06:08 P値の定義 06:18 P値が十分小さいとは 07:33 P値が小さくなる場合 07:53 1. 標本サイズが大きい 08:23 2. バイアスが隠れている 09:18 3. まぐれ 11:13 小括② 11:38 実際の論文の例 13:03 今回の結論 ■スキマル 「スキマでマルっと医療統計」は臨床医、研修医、医学生、看護師、薬剤師、リハビリスタッフ...etcの皆様にできるだけ分かりやすく、短時間で医療統計を解説していくチャンネルです。 ■チャンネル登録はこちらから    / @sukimaru-stats   ■このチャンネルを作っている人 市中病院勤務、内科医2人で運営しています。 ブログやtwitterはこちら。 ◇blog 🧠脳内ライブラリアン https://nounai-librarian.com 🍤エビカツ横丁 https://evineko.com/ ◇twitter 👴統計おじさん   / medibook3   👵エビデンスおばさん   / evidenceobasan