多重検定とは？実験データの正しい解釈を学ぼう！共起語・同意語も併せて解説！

<div id="honbun">

多重検定とは？

多重検定という言葉を初めて聞くと、何を意味しているのか分からないかもしれません。しかし、簡単に言うと、多重検定とは、色々な仮説を同時に検証する方法のことです。特に、科学実験や調査で使われることが多いです。

検定とは？

まずは「検定」の意味から説明しましょう。検定とは、ある仮説が正しいかどうかを確かめるための手続きのことです。たとえば、ある薬が本当に効果があるのかを調べるときに、検定を行います。

多重検定の必要性

今、さまざまな実験を行なっているとしましょう。その中で、一つの実験で得られたデータが本当に正しいのか、それとも偶然によるものなのか、検定によって確認します。しかし、たくさんの実験を行うと、間違った結果が出る可能性も高くなります。それをこの「多重検定」が解決してくれるのです。

多重検定の具体的な例

例えば、薬の効果を調べるために10種類の薬を使ったとします。それぞれの薬が効果があるかどうかを検定しますが、もしそのままでは、10回検定を行った結果として、100回のうち1回は偶然の結果で統計的に有意と判断されることがあります。これがいわゆる「多重比較検定」問題です。では、どのようにそのリスクを減らせるのでしょうか？

多重検定の方法

多重検定にはいくつかの方法があります。その中で有名なのは「ボンフェローニ法」です。この方法では、基準となる有意水準（一般に0.05）を検定の回数で割って、それぞれの検定に適用します。こうすることで、偶然の影響を減少させることができます。

まとめ

多重検定は、複数の仮説を同時に検証する際に、その結果の信頼性を高めるための重要な手法です。特に科学実験において、適切にデータを解釈し、誤った結論に達しないために多重検定を行うことが大切です。今後の研究や実験でこの知識を活かしていきましょう！

div>

---

<div id="kyoukigo" class="box28">多重検定の共起語

検定：データや仮説がどれくらい信頼できるかを判断するための統計手法のこと。

p値：統計検定において、帰無仮説が正しい場合に観察されるデータの確率を示す値。p値が小さいほど、帰無仮説を棄却する根拠が強い。

帰無仮説：検定において、実際に差がないと仮定する仮説のこと。例として「薬の効果はない」といった仮説がある。

多重比較：複数の群間の差を同時に検定すること。このとき、各検定によって誤りが累積する可能性がある。

ボンフェローニ補正：多重検定の際に誤検出率を制御するため、p値を一定の基準で調整する方法。

効果量：検定結果の実際的な意味を示す、効果の大きさを示す指標。

有意水準：帰無仮説を棄却するための基準となるp値の値。通常は0.05や0.01などが設定される。

誤検出：実際には存在しない差を検出する間違い。特に多重検定の際にリスクが高まる。

信頼区間：推定の精度を示す範囲で、真の値がその範囲内に入る確率が高いとされる区間。

div><div id="douigo" class="box26">多重検定の同意語

重複検定：多重検定と同様、複数の仮説を同時に検定することを指す用語です。

多重比較：複数のデータセットや群を同時に比較するために行う検定です。多重検定と密接に関連しています。

ボンフェローニ補正：多重検定の結果における誤検出率を制御するための方法の一つで、検定の数に基づいて有意水準を調整します。

偽発見率コントロール：多重検定において、誤って有意と判断される確率を管理する技術です。

多重仮説検定：一度に複数の仮説をテストする検定手法のことです。多重検定と同義で用いられることが多いです。

div><div id="kanrenword" class="box28">多重検定の関連ワード

多重比較：多重検定と密接に関連し、複数の群や条件を比較する際に用いられる手法です。特に、複数のテストを行うことで、誤検出率（偽陽性の率）が上昇する問題に対処します。

有意水準：統計的検定において、帰無仮説を棄却するための基準となる確率のことです。一般的には0.05や0.01などの値が用いられます。多重検定の場合、これを調整することが重要です。

ボンフェローニ補正：多重検定の代表的な方法で、各テストの有意水準を検定の数で割って調整する手法です。これにより、全体の誤検出率を抑えることができます。

偽陽性：実際には効果がないのに、検定結果が有意と出てしまう誤った結果のことです。多重検定を行うことで、この偽陽性の可能性が増加します。

偽陰性：実際には効果があるのに、検定結果が有意でないと出てしまう誤った結果のことです。この場合、重要な発見を見逃すことがあります。

ワルド検定：パラメトリック検定の一つで、特定のパラメータがある値に等しいかどうかを判定する際に用いられます。多重検定の文脈で使われることもあります。

パラメトリック検定：母集団の分布を仮定する検定手法のことです。多重検定の際には、どの手法を選ぶかが重要であり、適切な分布形状に基づいたアプローチが必要です。

ノンパラメトリック検定：母集団の分布に仮定を置かない検定手法です。データが非正規分布の場合など、多重検定での利用が考えられます。

FDR（偽発見率）：偽陽性率を制御するための基準で、多重検定の結果に対する偽陽性の割合を示します。特に複数の比較を行う際に重要です。

実験計画法：データを収集するための具体的な計画や手法のことです。多重検定を行う前に、実験の設計が重要です。

div>

多重検定を詳しく説明しているサイト

多重比較法とは :: 【公式】株式会社アイスタット｜統計分析研究所

---