はじめに
「医療統計、これってどうなってるの？」
あなたはそんな疑問に悩まされたことはありませんか？
「医療統計Q&A 教えて新谷先生」では、医療統計の第一人者である新谷先生が、あなたが抱える医療統計の疑問を、驚くほどやさしく解説していきます。
医療統計の「なるほど！」を楽しみ、苦手だった医療統計をあなただけの武器にかえていきましょう。
このシリーズ記事を読み進めていけば、「医療統計、任せてよ！」という自信がムクムクと育っていくはずです。
今回の質問
nが大きいので、パラメトリック検定でよいですか？新谷先生の回答
多くの検定では、「平均値の分布」をもとにP値を計算します。
そして、「元のデータの分布」がある程度歪んでいても、n（標本のサンプルサイズ）が大きい場合は、「平均値の分布」は正規分布になるという定理（中心極限定理）があります。
この定理に基づいて、「元のデータの分布が歪んでいても、n が大きい場合にはパラメトリック検定でよい」という考え方もあります。
しかし、実際に「元のデータの分布」に歪みがある場合にパラメトリック検定を用いると、検出力が下がりP値が大きくなってしまいます。なぜならば、データの歪みによって標準偏差が膨らんでしまうからです。
よって、歪んだデータに対しては、ノンパラメトリック検定を使う、あるいは数学的な変換を行う、という選択肢があります。例えば、対数変換やBox-Cox変換を行った上で解析する方法です。
一方で、ノンパラメトリック検定は１群あたりの n が10を下回るなど極端に少なくなると検出力が落ちてしまいます。これは、ノンパラメトリック検定が順位に基づく検定であるためです。n が少ない場合には、実際の値の差を十分に活かせなくなり、その分、検出力が下がってしまうという問題があるのです。
ただし、このあたりは統計家によっても意見が分かれているところです。例えば、中心極限定理を重視する立場からは、「基本的にはt検定でよい」という考え方もあります。「統計家によってアプローチが異なる」という点には気をつけていただければと思います。
※この記事はウェビナー「新谷先生のゼロから極める医療統計」のQ&Aを基に作成されています。
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【医療統計Q&A】教えて 新谷先生
Vol.1：P値の解釈に困っています。例えばP=0.06のとき、どうすればよいですか？
Vol.2：有意差があるので、「この薬は効く」といっていいですか？
Vol.3：P値ではなく95%信頼区間をみるべき？
Vol.4：95%信頼区間ってどう理解すれば？
Vol.5：臨床的に意味のある差はどう判断する？
Vol.6：P値の多重性は、どのようなときに起こるのですか？
Vol.7：P値の多重性があるとき、調整は必須？
Vol.8：論文にいくつもP値を載せてよいですか？
Vol.9：何種類も解析を行い、有意差が出たものだけを報告してよい？
Vol.10：有意差が出ないので、症例数を増やしてよいですか？
Vol.11：nが大きいので、パラメトリック検定でよいですか？（本記事）
