統計学の仮説検定で言われる「統計学的に有意である」とは、どういった意味でしょうか。
仮説検定とは、あるできごとが偶然に起きたのか、偶然ではなくて起こるべくして起きたのかを判定するものですね。
「仮説」と「実際に得られたデータの結果」に差があったとき、仮説検定によってそれが偶然ではなくて起こるべくして起きたと判定されたとしましょう。
このときに「統計学的に有意」の言葉が出てきます。
統計学的に有意の意味は、仮説からの差が、偶然や誤差ではなくて意味があるということです。
なにか原因があって起こるべくして起きたということです。
たとえば、畑で作物を育てていて、
- 半分は従来どおりの肥料を与えた
- もう半分には新しい肥料を与えた
とします。
両者に差は無い、と仮説を立てます。
収穫の結果、仮説どおりに両者に差は無いのではなくて、新しい肥料を与えた作物の収量が増えたとします。この結果が、偶然に起こったことなのか、肥料の効果があって起こったことなのか判断するために行うのが、検定となります。
検定の結果、偶然ではない、起こるべくして起きたという判定をしました。意味のある差が生まれたということです。
このことを、仮説からの差(ズレ)は統計学的に有意であるといいます。または単に有意であるともいいます。
新しい肥料を与えて作物の収穫量は“有意”に増えたということができます。
また、「従来の肥料での収量」と「新しい肥料での収量」には有意な差があると言うこともできますね。
有意差とは、偶然に起きたことなどではなく意味のある差ということです。肥料の効果があって、収量に差が出たと考えられるわけです。
逆に、検定結果で偶然に起きただけと判断されたのであれば、“統計的に有意でない”、“有意な差はない”と言うことになります。
下記の記事で、検定の流れ、有意かどうかをどうやって判定するのかを説明していますので、よろしければ参考にしてください。