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Nature誌、「統計的に有意差がない=違いがない」は間違いだと主張

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2017年9月28日に、セルメディシンニュースNo.326にて、

米国統計学会の声明:
.   「p値や有意性にこだわり過ぎるな、
.   p<0.05かどうかがすべてを決める
.   時代はもう終わらせよう」
を取り上げて発信しました。

そのニュースはトピックスとして、→ こちらに
掲載してあります。

米国統計学会の影響が出たのでしょうか、今度は世界に冠たる学術誌、Nature誌(2019年3月20日付)で、

.   「統計的に有意差がないため、2つのデータには差がない」
.                ─こんな結論の導き方は統計の誤用だ

とする声明が、科学者800人超の署名入りで掲載されました。

統計的な有意差は、p<0.05で表されます。

以下、正確な表現か否かは脇においておいて(*)、
ある治療法に例えれば、
.   「20回試して19回うまくいったらこの治療法は効くと言っていいが、
.    10回試して1回失敗するようでは、この方法はダメだ」
と言いかえれば、わかりやすいでしょうか。

そうです、10回に9回成功してもダメだと言っているのです。成功率90%でもですよ、いささか憮然としませんか。

今回の話題、実は、銀座並木通りクリニック院長・三好立先生のブログ(2019年03月28日)で教えてもら
いました。
→ https://ameblo.jp/gin-nami/entry-12450129093.html

その元をたどると、ITmedia NEWS(2019年03月26日)に行きつきます。

Nature誌によれば、なんと、調査した学術論文の51%が「統計的有意性」を誤用しており、
.  「統計的に有意差がないため、2つの群のデータには違いがない」
と結論づけているのだそうです。

この点は、明らかに間違いです。正確には、統計的には
.  「2つの群のデータには違いがあるとは言えない」
というだけであって、
.  「違いがないわけではない」
のです。

例えば、ITmedia NEWS(2019年03月26日)では、非常にわかりやすい「Be ware false conclutions」の図を引用しています。

つまり、もともとバラツキの小さい群とバラツキの大きい群で、実は平均値が全く同じだとしても、統計的に見ると、

.  前者は比較対照に比べて統計的には明瞭な差が出やすいが、
.  後者はバラツキのせいで(p値が大きくなり)、
.  .  差があるかどうか統計的にははっきりわからない、

という比喩的な図です。

後者は、比較対照に比べて違いがないわけではなく、単に統計的には「わからない」というだけです。

もう一度、言いかえれば、ある治療法に関する比較対照試験で、
.  p<0.05ではないから「効かない」
というわけではなく
.  「効くかどうかまだわからない」
というのが統計的な真の姿です。

うっかり臨床現場で、p<0.05ではないから、この治療法は「効かない」と見捨てていませんか?

もっと詳しい解説は、和文にて、
https://www.itmedia.co.jp/news/articles/1903/26/news112.html
に出ています。

ぜひ、ご一読を。

————————
追記:

*)統計的に正確な表現は、
————————
「検定の結果,両者に有意差が認められた」とは、

.  「有意差があるとは,積極的に違いがあることを認めているのではなく,有意水準を下回るような確率でしか生じない事象は,偶然生じたとは考えられないので,帰無仮説が成り立っているとは考えにくい
という意味である.

つまり,有意差があるといっても,違いのあることを完全に保障しているのではなく、
.  「違いはないと積極的に言うことは少し難しいのではないか
という気持ちが強い消極的否定の意味合いが強い、

ことを示している。

引用元:川瀬 雅也、統計にだまされるな、続・生物工学基礎講座-バイオよもやま話。
https://www.sbj.or.jp/wp-content/uploads/file/sbj/9104/9104_yomoyama.pdf
————————
というややこしさです。

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