こんにちはHitouchです。
@hitouch_life
ある病院では、病棟によって休憩のとり方に違いがあるそうです。
A病棟では休憩のときに必ず「おやつ」を食べています。
A病棟は和気あいあいとしており、毎日誰かがおやつを買ってきては、皆で分けて食べているのだそうです。
一方のB病棟は、休憩も程々に働きっぱなしです。
毎日おやつを食べているA病棟の職員と、ブラック企業かといわんばかりのB病棟で働くスタッフとでは『平均体重』に差があるのでしょうか？
こんな疑問を解決するためにはどうしたら良いでしょう。
体重という不確実でばらつきの幅が多い数値を相手にする時には、統計の力をかりましょう。
Contents
2群間の連続変数を比較する！ｔ検定の使い方とは？
連続変数とは「順序があり切れ目のない値」でした。
身長・体重・血圧・血糖値などはすべて連続変数です。
連続変数を2群間（A病棟とB病棟）で比較する際に使用するのがｔ検定です。
2群間の連続変数を比較するにはｔ検定？
データが正規分布に従わない場合にはｔ検定を使用できません。
その場合にはMann-Whitney U検定を使いましょう。
2群間の分散性が等しい場合にはｔ検定が使用できます。
一方、分散性が等しくなければWelch検定を使いましょう。
どうですか？
正規分布とか、分散性とか、一気にわからなくなりますよね。
統計の教科書には、このように色々な検定法が登場します。
真剣に勉強しようとすると、見るのが嫌になってしまいます。
まずは細かいことを気にせず進みましょう！
この記事を読んでいる皆さんは、『現場』の医療スタッフのハズです。
2群間の連続変数はｔ検定で検定する。
これでいいじゃないですか。
正規性や分散性のイメージができるようになったら、その先を考えましょう。
細かいことは抜きにして、ｔ検定についてイメージを掴みましょう。
ｔ検定だけでなく、統計解析を行うには『帰無仮説』の概念を知らねばなりません。
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帰無仮説とは一体なに？
検定をするためには『帰無仮説』の概念を学ぶ必要があります。
帰無仮説というのは、“ある仮説”が正しいかどうかを証明するために立てられる仮説です。
先程の病棟の例で考えてみましょう。
ある仮説というのは、「A病棟とB病棟の平均体重に差があるかどうか？」です。
どうやって『差がある』と証明すればいいでしょう。
帰無仮説を設定する
『差がある』と証明するためには、帰無仮説を棄却する必要があります。
帰無仮説とは、本来証明したい仮説の“逆の仮説”というイメージです。
本来の仮説（対立仮説）
A病棟とB病棟スタッフの平均体重に差がある
帰無仮説
A病棟とB病棟スタッフの平均体重に差はない
『差がある』の逆だから『差はない』です。
帰無仮説を設定したら？
これで帰無仮説が設定できました。
帰無仮説を否定（棄却）できれば、本来の仮説が正しい事になります。
『A病棟とB病棟の平均体重に差はない』という仮説は間違っている・・・
だから、A病棟とB病棟の平均体重には差があるはずだ！！
という仮説の証明方法です。
非常に周りくどいですが、不確実なデータを相手にするにはこの方法が優れています。
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有意水準とｐ値について
有意水準は帰無仮説を棄却するときの判断基準です。
5%や1%という確率が用いられます。
『帰無仮説が起こりうる確率』が有意水準よりも小さい場合に、帰無仮説は棄却されます。
「A病棟とB病棟の平均体重に差がない」という仮説（帰無仮説）は、何度検証しても5%未満の確率でしか生じない。
だから！
A病棟とB病棟の平均体重に差がないなんて仮説は間違っている。
だから！
A病棟とB病棟の平均体重に差があるはずだ！！
という証明が可能です。
ｐ値とは一体なに？
帰無仮説が正しいとした場合に、実際に観測された確率がp値です。
＊）実測値以上の差が出る確率でもあります
検定しようと思ったら、“なんらかの方法で”ｐ値を算出して、そのｐ値が5%（0.05）よりも大きいか小さいかを比べます。
ｐ値を算出できる“なんらかの方法”の1つがｔ検定です。
2群間の連続変数をｔ検定で比較してみよう！
2群間の平均サイズを比較するときにもｔ検定は使用できます。
サイズは連続変数であり、各グループの大きさは正規分布に従うでしょう。
『りんご（左）はトマト（右）より平均サイズが大きい』と証明したい時には、『りんごとトマトの平均サイズに差がない』という帰無仮説を設定します。
そしてｔ検定を用いて解析を行い、ｐ値が0.05よりも小さければ、帰無仮説は棄却されます。
つまり、『りんごとトマトの平均サイズに差がない』が否定されます。
そしてようやく、『りんごとトマトには平均サイズに差がある』と結論づけることができます。
このように、2群間の連続変数を比較したい時にはｔ検定を使用することができます。
血圧・血糖・コレステロール・・・
様々な連続変数をｔ検定で解析することができます。
2群間の連続変数比較する時にはｔ検定が力を貸してくれるでしょう。
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