トップページ | ひとつ上のページ | 目次ページ | このサイトについて | ENGLISH

P値と信頼区間の関係

検定による判断 のページで、「P値だけではダメだ」ということの対策として、信頼区間を挙げています。

そのページでも少し書いていますが、信頼区間と、P値では、同じものを見ているので、信頼区間では対策にならないように、筆者は考えています。

P値と信頼区間で見ているもの

以下は、 平均値の検定 を例にしていますが、他の検定でも、同様のはずです。

まず、ここでは、上のようなデータがあったとします。 そして、「帰無仮説を０とした時に、データの平均値は０と言えるか？」を検定したいとします。

次の手順で、 統計量の分布 を調べます。 標準偏差ではなく、標準誤差がばらつきの大きさになるので、元のデータよりも範囲が狭まります。 このデータは、サンプル数が20個なので、標準偏差を20の平方根で割った値が、標準誤差です。

上の統計量の分布のグラフの横軸を広げて、見やすくしてから、95%信頼区間（CI：Confidence Interval）とP値を書き込むと、以下になります。

信頼区間は、オレンジ色の範囲です。 p値(p value）は、０以下の部分の面積です。 p値の場合は、この面積の数字と、5%（片側検定の場合は、2.5%）という数字の大小関係を見ます。

P値と信頼区間の違い

信頼区間は、仮説がいくつなのかは関係なく、統計量の分布だけから求まります。 統計量の分布は、データだけから求まります。

P値は、統計量の分布だけでなく、仮説の数字もあると求まります。

信頼区間には、データだけから求まることを把握する指標としての使い方があります。