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統計的有意性と実際的な有意性: この違いはなぜ重要ですか?
今日の医学や心理学の分野では、多くの場合、研究や治療の効果を「統計的有意性」と「実用的有意性」の観点から評価する必要があります。しかし、この 2 つの違いは用語を超えて、患者の転帰と精神的健康に重大な影響を及ぼします。ここでは、両方の意味の定義とその重要性について詳しく説明します。
統計的有意性の定義
統計的有意性は主に仮説検定で使用され、帰無仮説の成立を検出する目的で使用されます。帰無仮説は通常、変数間に関係がないことを主張します。研究者は有意水準を設定します。最も一般的な値は、真の帰無仮説を誤って棄却する確率を表す α = 0.05 または 0.01 です。統計的に有意な結果が得られるということは、帰無仮説が真であると仮定すると、観察された結果が発生する確率が非常に低いことを示します。
ただし、統計的有意性はデータが帰無仮説と一致する可能性を示すだけであり、結果の臨床的有意性を表すものではありません。
実際の意味の定義
実際的な重要性は、介入または治療の真の効果、特に治療が患者の日常生活に利益をもたらすのに十分な変化をもたらしたかどうかに焦点を当てます。臨床ケアの文脈では、実際的な重要性は研究結果の重要性を明らかにし、多くの場合、効果の大きさ、治療に必要な数 (NNT)、または予防された割合などの指標を使用して測定されます。
実際的な意味には、結果の大きさだけでなく、集団効果だけでなく個人の変化も重視することが含まれます。
臨床使用
心理学と心理療法では、臨床的意義はさらに一歩進んで、治療法が患者の診断ラベルを変更するのに十分な効果があるかどうかを評価します。具体的には、臨床的意義によって、この治療法が患者を正常な状態に戻すのに十分であるかどうかという疑問に答えることができます。
分析例
たとえば、治療によりうつ病の症状が統計的に有意に減少する可能性がありますが、患者の 40% のみがうつ病の診断基準を満たさなくなった場合は、臨床的意義がなくなる可能性があります。
治療法が統計的に有意で大きな効果量を達成したからといって、それが患者を機能不全から正常な状態に変えることができるという意味ではありません。
臨床的意義の計算方法
臨床的意義を計算するにはさまざまな方法があります。一般的な方法は次の 5 つです。
- Jacobson-Truax 法
- ガリクセン・ロード・ノビック法
- エドワーズ・ナナリー法
- ハーゲマン・アリンデル法
- 階層線形モデル (HLM)
結論
統計的有意性と実際的な有意性の違いを理解することは、臨床研究の解釈と患者の治療にとって重要です。これは、治療の真の有効性をより適切に評価するのに役立つだけでなく、次の介入の指針も提供します。最終的に、このような区別は、患者の生活の質を向上させる効果的な治療法の探索と使用を促す可能性があります。これらの質問について考えながら、治療の実際の有効性をより適切に評価するにはどうすればよいと思いますか?
