αエラーとβエラー

👻 誤った確率（P値）に基づいて行われた検定による誤判断（過誤またはエラー）

• αエラー ➜ 第一種の過誤＝差がないとする帰無仮説が正しいときに誤って統計的に有意とする確率（検査なら偽陽性）
• βエラー ➜ 第二種の過誤＝差がないとする帰無仮説が間違っているときに誤って統計的に有意でないとする確率（検査なら偽陰性）
• αエラーは通常5％（両側），βエラーは通常10～20％に設定して，イベントなどが生じる確率を元に研究のサンプルサイズを決定

 参考）日耳鼻 2010;113:１-８

😁 「αあわての言い過ぎ」と覚えておくと良いようです

出典）ファルマシア 2016;52:336-7

👽 検定の原理

1. 研究で証明したいことは「２つの治療法には差がある」
2. この時の帰無仮説は「２つの治療法に差が存在しない」
3. データ分析で帰無仮説を（成立が5％未満にて）否定
4. 対立仮説「２つの治療法に差がある」を間接的に証明

🉐 関連投稿（論文用語編）

• 解析　ITT vs PP
• PICO ピコ
• オプトイン／オプトアウト
• Incidence vs Prevalnece

（投稿者　川崎）