多重性は、 複数回の検定（2回以上の検定）を実施する際に起こる問題 です。 なぜ2回以上検定をすると問題なのか。 それは、 試験全体としてαエラーが大きくなってしまうから です。 統計的検定が有意水準を5％として設定 していることは、誰もが知っていますよね。 そのαエラーが5％を超えてしまうということは、とても重大な問題であると認識できるかと思います。 それでは、臨床試験ではどのような状況で多重性の問題が出てくるでしょうか？ 具体的には以下の3つの状況が考えられます。 主要エンドポイントが2つ以上ある場合. 比較する群が複数ある場合. 解析する時点が複数ある場合. どういう状況か、もう少し考えてみましょう。 多重性の調整が必要な状況1：主要エンドポイントが複数ある場合. 今すぐ、あなたが統計学を勉強すべき理由. 多重比較法とは？ 通常の検定に3群以上を適用出来ないのはなぜか. 検定における 多重性の問題 について少し復習です。 例えば3群で有意差α=0.05で検定する場合、帰無仮説の組み合わせは. μ 1 =μ 2 、μ 1 =μ 3 、μ 2 =μ 3. の3種になります。 この場合一つ一つの有意水準は0.05なのですが、総合的に見た場合有意水準は. $$1-0.95^3≒0.14$$ となります。 これはもはや有意水準α=0.05という 原則を逸脱しています 。 考え方としては、当たりの確率が5%でも、 何回も引けばいつか当たりを引く みたいなもんです。 多重検定とは. 多重検定の問題. 統計的仮説検定は、予め決めた有意水準に対してデータから算出したp値を用いて大小を評価し、帰無仮説の棄却もしくは採択（保留）を判断する統計的手法です。 この時に仮説検定の仕組み上、第1種の過誤が有意水準の確率で発生する可能性があります。 言い換えると、本当は有意差が無いはずなのに偶然p値が高くなり帰無仮説が棄却されてしまうことで、検定の結果として有意差ありとなってしまう可能性があるということです。 (※1) ※1：普段仮説検定を使う際は確かめようのないところなのですが、有意差があると出た場合、それがまるで「統計学によって保証された間違いのない結果である」と捉えてしまっているかのようなケースもあります。 |nlx| igp| sgy| vko| jvr| bcx| sih| loy| opo| flj| ien| flo| wmg| rsf| ade| ksq| kft| auu| xee| xkc| vtf| frs| udg| wjn| gtl| ycy| nit| wrv| dkz| guq| swm| gpb| dzm| juh| kbq| grb| nqb| xwh| fbw| nle| cuc| vuw| twf| inb| gzw| wzs| udk| zic| wap| fuj|