これが故障です：
1。観察と測定：
- 科学者は、実験または観察を通じてデータを収集します。
- このデータは分析されて、グループまたは条件の間の潜在的な違いを特定します。
2。統計的有意性：
- 統計テストは、観察された違いを偶然観察する確率を決定するために使用されます。
-p値が計算され、実際の違いがなかった場合に結果を得る確率を表します。
- 特定のしきい値（通常0.05）を下回るp値（通常0.05）は統計的に有意であると見なされ、差が偶然に起因する可能性が低いことを示しています。
3。本当の違い：
- 違いが統計的に有意な場合、グループまたは条件の間に「本当の違い」を示唆しています。
- これは、観測された違いが、ランダムな変動ではなく、真の効果による可能性が高いことを意味します。
例：
- 新しい薬の有効性を調査する研究を想像してください。
- 研究者は、投薬を受けたグループをプラセボを受け取る対照群と比較します。
- 彼らは、グループ間の症状の改善に統計的に有意な違いを見つけます。
- これは、薬物が偶然に予想されるものを超えて、症状に「本当の」影響があることを示しています。
重要な考慮事項：
- 統計的有意性は、必ずしも実用的な重要性を暗示しているわけではありません。統計的に有意な差は小さく、実際のアプリケーションでは意味がない場合があります。
- 「本当の違い」の解釈は、効果サイズ、サンプルサイズ、研究デザインなど、他の要因とともに考慮する必要があります。
結論として、科学の「本当の違い」は、グループまたは条件の統計的に有意な違いを意味し、ランダムな変動を超えた真の効果を示唆しています。
