<p>p値の正しい解釈を理解する重要な問題です。</p><h4>p値とは</h4><p>p値（p-value）は、帰無仮説が正しいという条件の下で、実際に観測された統計量の値以上に極端な値が得られる確率です。</p><p class='step'>p値の正確な定義</p><p><strong>数学的定義：</strong></p><p class='formula'>$p = P(\text{観測値以上に極端}|H_0\text{が真})
lt;/p><p><strong>条件付き確率：</strong></p><ul><li>条件：帰無仮説H₀が真である</li><li>事象：観測された値以上に極端な統計量が得られる</li></ul><p class='step'>p値の解釈（p = 0.03の場合）</p><p><strong>正しい解釈：</strong></p><p>帰無仮説が正しいとすると、今回観測された値以上に極端な結果が得られる確率は3%である。</p><p><strong>よくある誤解：</strong></p><ul><li>「帰無仮説が正しい確率が3%」→ 誤り</li><li>「対立仮説が正しい確率が97%」→ 誤り</li><li>「結果が偶然の確率が3%」→ 誤り</li></ul><div class='key-point'><div class='key-point-title'>p値活用のポイント</div><ul><li><strong>判定基準：</strong> p < α なら帰無仮説を棄却</li><li><strong>証拠の強さ：</strong> p値が小さいほど帰無仮説に対する証拠が強い</li><li><strong>連続量：</strong> p値は0から1の連続値</li><li><strong>文脈依存：</strong> 有意水準との比較で判断</li></ul></div><p class='note'>p値は「帰無仮説が正しい確率」ではありません。これは統計学でよくある誤解の一つです。p値は常に「帰無仮説が真であるという条件下での確率」として解釈する必要があります。</p><p>したがって、p = 0.03の正しい解釈は<strong>帰無仮説が正しいとき、観測値以上に極端な値が得られる確率が3%である</strong>です。</p>