統計的有意性の理解
* 統計的有意性 2つの手段の違いが偶然か実際の効果による可能性があるかどうかを教えてください。これは、P値に基づいており、集団に本当に違いがないかどうかと同じくらい大きな違いを観察する確率を表しています。
* 0.05未満のp値（通常）は統計的に有意と見なされます 、つまり、帰無仮説（違いはない）を拒否し、実際の効果があると結論付けます。
手段が異なることがあるが、重要ではない理由
* 小さなサンプルサイズ： 小さなサンプルでは、各グループ内のばらつきが大きくなる可能性があります。 グループ間に実際の違いがある場合でも、小さなサンプルサイズは統計的有意性に達するのに十分な証拠を提供しない可能性があります。
* 大きな変動性： 大規模なサンプルがあっても、各グループ内に多くのばらつきがある場合、平均は異なる可能性がありますが、グループ間のオーバーラップは相当なものになる可能性があります。 これにより、違いが本当に意味があるかどうかを判断することが困難になります。
* 効果サイズ： 統計的有意性は、違いの実際的な重要性を常に示しているわけではありません。サンプルサイズが非常に大きい場合、小さな違いは統計的に有意である可能性がありますが、実際には関連性がない場合があります。
* データの性質： 一部のデータは、当然、他のデータよりもさまざまです。 たとえば、2つのグループの人々の高さを比較すると、調査の満足度スコアを比較するよりも大きな差が生じる可能性があります。
例
同じテストを受けている学生の2つのグループを想像してください。グループAの平均スコアは75で、グループBの平均スコアは73です。2ポイントの差はありますが、各グループ内のばらつきは高く、サンプルサイズは小さくなります。 これにより、p値が0.05を超える可能性があります。つまり、差は統計的に有意ではありません。
結論
2つの手段が異なるからといって、統計的に異なることを保証しません。 コンテキスト、サンプルサイズ、データのばらつき、および結論を描く前の違いの実際的な意味を考慮することが重要です。