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 最新のがん免疫療法に関するトピックスをご紹介します。

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。

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追記：

（*）統計的に正確な表現は、
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「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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