統計における危険率

　統計のことについては全くの素人なのですが、ふと思ったので質問させていただきます。
　論文などで　p<0.05で有意差を認めたので、AはBであるという結論である。
　というように書いてありますが、これは逆に考えると、世の中の５％の論文の結論は間違っているかもしれない、ということなのでしょうか？

No.3 ベストアンサー 回答者： Ishiwara 回答日時： 2006/05/24 11:35

「危険率」という用語を正しく理解していない人が非常に多いので

一言コメントします。

「この薬は、危険率５％で、効果があったと推定する。」は
「この結論が誤り（効果がない）の確率が５％ある。」という意味では
ありません。
「まったく効果がなくても、この実験/判定方法では、効果アリの
結論が出る可能性が５％ある。」ということです。

危険率を減らすには、次の方法があります。
(1) 実験誤差を小さくする
(2) サンプルの数を増やす
(3) 効果判定基準を厳しくする

なお、ここでいう危険は「効果のない薬を効果ありとしてしまう危険」
のことで、これを第１種の危険（誤り）といいます。
一方「効果があるのに効果なしとしてしまう危険」を第２種の危険
（誤り）といいます。実験の目的によっては第２種の評価も必要です。

この回答へのお礼

ご回答ありがとうございます。
　根本的に用語を正しく理解していなかったようです。ご説明で疑問がとけ、用語の意味もよくわかりました。　
　ありがとうございました。

お礼日時：2006/05/24 12:52

No.2 回答者： noname#21649 回答日時： 2006/05/24 03:33

＞これは逆に考えると

数学的には間違った考え方です。

統計では.
「危険率0.05で有意差を認めたので」
20回に１回間違う場合があるが
「AはBである」(現実には異なりますが.ご質問者の言葉を使います)
という結果を示します。

この逆は「正しいか間違っているかわからない」場合が20回に１回ある。という意味で「現実にはわからない」という意味です。

これは.第一種の誤り・第二種の誤りの関係で.
「AはBであるにもかかわらず, AがBでない」という結論を出した場合
「AはBでないにもかかわらず, AがBである」という結論を出した場合
が.使われる検定で多少変化しますが.多くの検定では「危険率程度」発生します。

多くの検定では
「AはBでないにもかかわらず, AがBである」という結論を出した場合
は.「数値が超えているのだからマーいいだろう」と目をつぶります。つまり.20回中19回「AはBである」という結論を出したが.１回くらい「AはBでない」場合が含まれていて.これを「AはBである」と無理やりしてしまうのです。

同じ危険率5%でも
「AはBであるにもかかわらず, AがBでない」という結論を出した場合
は大きいです。条件によっては100回中5回, つまり「ない」と結論付けた結果の全部が否定されるくらい発生するのですから。

ですから「わからない」という結論を出すのです。
「間違っている」ではないのです。「わからない」のです。

No.1 回答者： ymmasayan 回答日時： 2006/05/23 19:34

５％の論文が間違っているのではなく

論文の言う通りのことは１００回中９５回起きると言うことです。
５回は間違う可能性があるので５％の危険率です。

因みに統計の場合、危険率を規定しないと結論が出せません。