科学研究におけるP値の適切な使用方法の理解

概要

本記事では、統計的手法を用いて研究結果が有意か否かを判断するために、科学研究におけるP値の適切な使用方法について説明しています。科学的な結果を評価するために一般的に使用されるP値は、科学者であっても混乱することがあります。本記事では、実験や分析の詳細な計画を事前に登録することが、P値の信頼性を確保するために重要であることを強調しています。

科学研究における統計的手法

2011年、ある研究グループは、特定の曲を聴くことが人を若返らせることができるという不可能な結果を明らかにするための科学的研究を行いました。この研究は、実際の人々、正確に報告されたデータ、そして一般的な統計分析を用いて行われました。しかし、彼らはどのようにしてそれを行ったのでしょうか？

答えは、研究結果が何か有意なものを示しているのか、それとも単なるランダムなノイズなのかを判断するために、科学者が頻繁に用いる統計的手法にあります。しかし、音楽の研究が示したように、この手法は誤用されることがあります。

例えば、8つの茶碗を使った有名な思考実験では、参加者が味に基づいて、どの茶碗に先にミルクが加えられたか、どの茶碗に先にお茶が入ったかを判断する方法を示しています。茶碗を2つのセットにグループ化する方法は70通りあり、そのうちの1つだけが正しい方法です。この選択を分析するための研究質問は、参加者がお茶を区別できるかどうかです。この研究質問には、帰無仮説を定義する必要があります。つまり、参加者がお茶を区別できないという仮説です。参加者がお茶を区別できなくても、平均的に70回に1回は正しい答えを得ることができます。この頻度をP値と呼び、通常は0.01に等しいです。

科学研究におけるP値の使用

P値は、研究者やジャーナルが科学的な結果を評価するためによく使用されます。しかし、研究者でさえも、P値はしばしば複雑であると感じることがあります。基本的に、P値は、帰無仮説が正しいと仮定した場合に、特定の結果を得る確率を示します。それは、結果がランダムな偶然によるものなのかを示しています。例えば、参加者がお茶を正しく区別した場合、P値は、参加者が違いを感じることができないと仮定した場合に、参加者がそれを行う確率を示します。しかし、P値は、研究質問である違いを感じる確率を示しているわけではありません。

Pハッキングの問題

通常、研究者や分野全体が、統計的に有意な水準である0.05以下のP値を使用して、統計的に有意な結果を示します。しかし、研究者が研究質問を異なる方法でテストする場合、いくつかのテストは有意な結果を生成し、他のテストはそうではありません。このことは、複数のテストを実施することで、偽陽性の可能性が高まるため、問題です。この実践は、Pハッキングとして知られており、低いP値を探し、その分析のみを提示することを含みます。Pハッキングは、ダーツを投げてブルズアイを当てるまで続け、それが当たった1回だけを投げたと主張することに似ています。音楽の研究者たちは、3つのグループの参加者に3つの異なる曲を演奏し、分析には参加者の父親の年齢のみを使用して、参加者間の基準年齢のばらつきを調整しました。