データ分析の鍵！有意性とは？
電力を見直したい
先生、「有意性」って言葉、原子力発電の分野でもよく聞くんですけど、難しくてよくわからないんです。データが偶然じゃないってことを示すんですよね？
電力の研究家
そうだね。「有意性」は、簡単に言うと、ある出来事がただの偶然ではなく、何か原因があって起こったと言えるかどうかを判断する基準なんだ。例えば、ある原子炉で小さな揺れが観測されたとしよう。これがただの偶然なのか、それとも何か異常の兆候なのかを判断するのに「有意性」が使われるんだ。
電力を見直したい
なるほど。でも、それが偶然じゃないと断言できるわけじゃないですよね？
電力の研究家
その通り！「有意性」は、あくまでも確率で表現されるんだ。「99%以上の確率で偶然ではない」というようにね。そして、その確率が高いほど、その事象が偶然ではないと言える可能性が高くなるんだよ。
有意性とは。
原子力発電で使われる「有意性」という言葉は、データに表れている原因と結果のつながりや、データ同士の似ている部分、違っている部分、関連性などが、偶然ではないと推測できる状態を指します。統計学では、扱うデータや関係性に合わせて、有意性を測るための様々な方法が用意されています。しかし、有意性があるかないかを完全に断言できるわけではなく、どのくらいの確かさで有意性があるのかという形で表されます。例えば、気候変動に関する政府間パネル（IPCC）の第4次評価報告書では、得られた科学的知見の有意性を基本的に確率で示していて、確からしさが99％を超える場合は「ほぼ確実である」、95％を超える場合は「可能性がきわめて高い」、90％を超える場合は「可能性がかなり高い」などと分けています。
有意性：偶然を超えた意味
私たちは日々、様々なデータに囲まれて生活しています。そして、それらのデータから何か意味を見出そうとします。例えば、新しい薬の効果を調べたいとします。薬を飲んだグループと飲まなかったグループを比較して、何か違いがあるのかを観察します。もし、薬を飲んだグループだけが症状の改善を示した場合、それは薬の効果だと考えるのは自然な流れでしょう。
しかし、本当にそうでしょうか？もしかしたら、たまたま薬を飲んだグループの人たちの症状が軽かっただけかもしれません。あるいは、他の要因が影響している可能性もあります。
ここで重要になるのが「有意性」という考え方です。有意性とは、観測された結果が、ただの偶然によって起きた可能性は低く、何らかの意味を持つ可能性が高いことを示すものです。つまり、先ほどの例で言えば、薬の効果だと断言するためには、観測された症状の改善が、偶然では起こり得ないほど大きな差であることを示す必要があるのです。
有意性は、データ分析の結果を解釈する上で非常に重要な役割を果たします。それは、私たちがデータの中から本当に意味のある情報だけを取り出し、誤った解釈に陥ることを防ぐための、強力なツールと言えるでしょう。
統計学における有意性の評価
– 統計学における有意性の評価私たちは日常生活で様々な出来事を経験しますが、その多くは偶然によって起こるものです。例えば、コインを投げた時に表が出るか裏が出るか、サイコロを振ってどの目が出るかは偶然によって決まります。 しかし、ある出来事が偶然とは思えないほど頻繁に起こった場合、私たちはそこに何らかの原因や法則性を見出そうとします。統計学においても同様の考え方があり、観測された結果が「ただの偶然」なのか、それとも「何らかの意味を持つ差や関係性」を示しているのかを判断することが重要になります。これを評価するのが「有意性」です。では、どのようにして有意性を評価するのでしょうか？ 統計学では、様々な検定方法を用いて有意性を評価します。これらの検定方法は、分析対象のデータや関係性に応じて使い分けられます。例えば、「t検定」は２つのグループの平均値の差を比較する際に用いられる一般的な検定方法です。これは、例えば新しい薬の効果を調べるために、薬を投与したグループと投与していないグループの血圧を比較する場合などに用いられます。その他にも、データの分布や関係性の種類によって、対応する適切な検定方法が存在します。これらの検定方法を用いることで、観測された結果が偶然得られる確率を計算し、その確率が一定の基準よりも低い場合に、その結果は「有意である」と判断されます。この基準となる確率は一般的に5%または1%が用いられ、有意水準と呼ばれます。有意であると判断された場合、観測された結果は偶然では起こりにくく、何らかの意味を持つ可能性が高いと解釈されます。 しかし、有意かどうかだけで結論を出すのではなく、データの背景や分析の目的などを踏まえて総合的に判断することが重要です。
有意性の程度：確実性への段階
何かが「有意である」と表現される時、それは白黒はっきりとした事実を意味するのではなく、確率に基づいた判断であることを理解することが重要です。言い換えれば、ある事柄が偶然起こったとは考えにくい、という程度の確からしさで表現されているのです。
一般的には、95%以上の確率で偶然ではないと言える場合に「有意である」と判断されます。これは、20回に1回は偶然によって同じ結果が得られる可能性があることを意味しますが、多くの場合、この程度の確実性を以て「有意」とみなされます。
しかし、より厳密な分析が必要とされる状況では、より高い確実性が求められます。例えば、医薬品開発や安全性評価などの分野では、99%以上の確率、つまり100回に1回しか偶然では起こり得ないレベルの確実性を要求されるケースもあります。
気候変動に関する政府間パネル（IPCC）が良い例です。IPCCは、気候変動に関する科学的知見の確実性を、「ほぼ確実である」（99%超）、「可能性がきわめて高い」（95%超）、「可能性がかなり高い」（90%超）といった確率に基づいた表現を用いて示しています。
このように、「有意性」は絶対的な概念ではなく、常に確率と共にあるという点を認識することが重要です。そして、その確率が、それぞれの状況においてどの程度の確実性を意味するのかを理解することで、より適切な判断を下すことができるようになります。
| 有意性のレベル | 確率 | 説明 | 例 |
|---|---|---|---|
| 有意である | 95%以上 | 20回に1回は偶然で起こりうる | 一般的な統計的有意性の基準 |
| より高い確実性が必要な場合 | 99%以上 | 100回に1回しか偶然では起こり得ない | 医薬品開発、安全性評価 |
| ほぼ確実である | 99%超 | – | IPCCによる気候変動の評価 |
| 可能性がきわめて高い | 95%超 | – | IPCCによる気候変動の評価 |
| 可能性がかなり高い | 90%超 | – | IPCCによる気候変動の評価 |
有意性と因果関係：注意すべき落とし穴
データ分析を行う上で、「有意性」は重要な概念です。しかし、有意性が示すものには注意が必要です。なぜなら、有意性はあくまでも、観測された結果が偶然による可能性が低いことを意味するだけであり、因果関係、つまり原因と結果の関係を示すものではないからです。
例えば、「アイスクリームの消費量」と「水難事故の発生件数」の間に正の相関が見られ、有意な結果が得られたとします。これは、アイスクリームの消費量が多い時期には、水難事故も多いという関係性を示しているに過ぎません。この結果だけをもって、「アイスクリームを食べると水難事故に遭いやすい」と結論付けることはできません。なぜなら、そこには「気温」という共通の原因が潜んでいる可能性があるからです。気温が高い時期には、アイスクリームの消費量も増えますし、水に遊びに行く人も増えるため、水難事故の発生件数も増加します。このように、有意な結果が得られたとしても、安易に因果関係を断定することは危険です。他の要因や背景まで考慮した上で、慎重に解釈する必要があります。