信頼区間とは何か
信頼区間の定義
信頼区間（Confidence Interval: CI）は、母集団の真の値が含まれると推定される範囲です。
たとえば「平均血圧低下量8.5mmHg、95%CI [5.2, 11.8]」なら、真の値は5.2〜11.8mmHgの範囲にあると95%の信頼度で推定できます。
なぜ信頼区間が重要なのか
| 指標 | 提供する情報 |
|---|---|
| p値 | 統計的に有意かどうか（二値判定） |
| 信頼区間 | 効果の大きさの推定範囲と不確実性 |
視点
信頼区間はp値より情報量が多い
95%信頼区間が0（差なし）を含まなければp < 0.05に対応し、0を含めばp ≥ 0.05に対応します。つまり信頼区間はp値の情報を含みつつ、効果の大きさと推定精度の情報も同時に提供しています。近年の多くの医学雑誌が信頼区間の報告を推奨しているのはこのためです。
信頼区間の解釈
95%信頼区間の意味
「同じ方法で100回サンプリングし信頼区間を計算すると、約95回が真の値を含む」というのが頻度論的に正確な解釈です。
ただし1回の研究の信頼区間について「真の値がここにある確率が95%」と解釈するのは、頻度論的には誤りです。
信頼区間の幅が示すもの
信頼区間の幅が示すもの
推定が精密です。サンプルサイズが大きい、データのばらつきが小さいときに起こります。
不確実性が大きいです。サンプルサイズが小さい、データのばらつきが大きいときに起こります。
注意
信頼区間が臨床的に意味のある閾値をまたぐ場合
たとえば降圧薬の効果の95%CIが [−2.0, 8.0] mmHgだった場合、CIが0をまたいでいるので統計的に有意ではありませんが、臨床的に意味のある効果（5mmHg以上の低下）もCIに含まれています。この場合「効果がない」と結論するのではなく、「サンプルサイズが不十分で結論が出せない」と考えるべきです。
効果量とは何か
効果量の定義と重要性
効果量（Effect Size）は、統計的有意性とは独立に「効果の実質的な大きさ」を定量化する指標です。
効果量の種類
Cohen's dと相関係数r：目安の大きさ
Cohen's dは2群の平均の差を共通の標準偏差で割った値、相関係数rは2変数の関連の強さを表す指標です。
| 大きさ | Cohen's d | 相関係数 r |
|---|---|---|
| 小さい | 0.2 | 0.1 |
| 中程度 | 0.5 | 0.3 |
| 大きい | 0.8 | 0.5 |
例：新薬群と対照群でHbA1cの平均差が0.3%、共通SDが0.6%の場合、Cohen's d = 0.3 / 0.6 = 0.5（中程度の効果）。
オッズ比（OR）・リスク比（RR）。 二値アウトカムの効果指標
OR・RRの読み方
OR = 1 / RR = 1
差なし
OR > 1 / RR > 1
リスク増加
OR < 1 / RR < 1
リスク減少
p値と効果量の違い
p値の限界
p値だけでは次の情報がわかりません。
p値だけではわからないこと
効果の大きさ
臨床的に意味のある差かどうか
推定の精度
サンプルサイズの影響を受ける
臨床的な重要性
患者にとっての実際のベネフィット
効果量が臨床判断を変える
効果量は、臨床的に意味があるかどうかの判断材料になります。
比較
p値が同じでも効果量は異なる
研究A（n=10,000）: 新薬で収縮期血圧が平均1.2mmHg低下、p = 0.01、Cohen's d = 0.05（ごく小さい効果）。研究B（n=50）: 新薬で収縮期血圧が平均12mmHg低下、p = 0.08、Cohen's d = 0.8（大きい効果）。p値だけ見ると研究Aが有望に見えますが、効果量を見ると研究Bの方が臨床的には有意義です。研究Bはサンプルサイズを増やせば有意差が出る可能性が高いです。
医療研究での活用
医療研究での活用
p値 0.03（統計的に有意）、効果量 Cohen's d = 0.15（小さい効果）、95% CI [0.5, 3.2] mmHg。
統計的には有意だが、臨床的には小さい効果です。大規模試験でわずかな差が検出された可能性があります。
p値 0.08（統計的に有意でない）、効果量 Cohen's d = 0.6（中程度の効果）、95% CI [−0.5, 8.5] mmHg。
統計的には有意でないが、効果量は中程度です。サンプルサイズ不足でβ過誤（検出力不足）の可能性が高く、追加の研究が望まれます。
セルフチェック
1. 95%信頼区間が [2.1, 8.3] mmHgである降圧薬の効果について、正しい解釈はどれか？
2. 大規模試験（n=50,000）でp < 0.001だが Cohen's d = 0.03 であった場合、どのように解釈すべきか？
3. 効果量の指標のうち、二値アウトカム（例：合併症の有無）に対して最も適切なものはどれか？
明日のアクション
PubMedで最近のRCT論文を1本選び、主要アウトカムについて報告されている「p値」「95%信頼区間」「効果量（あれば）」を抜き出してください。p値が有意で効果量が小さいケース、またはその逆のケースがないか確認してみましょう。
参考文献
- Wasserstein, R. L., & Lazar, N. A. (2016). The ASA's statement on p-values: Context, process, and purpose. The American Statistician, 70(2), 129-133. DOI: 10.1080/00031305.2016.1154108
- Schulz, K. F., Altman, D. G., & Moher, D. (2010). CONSORT 2010 statement: Updated guidelines for reporting parallel group randomised trials. BMJ, 340, c332. DOI: 10.1136/bmj.c332