重要と言う言葉の重要性

統計学者は、“significant” の前に “highly” の様な副詞を使用する事はありませんが、統計学者以外の研究者は、 “significant” 、 “highly significant” を P < 0.05 であることや P < 0.01 であることを報告する場合などに極普通に使用してきました。 しかし、その様な従来の使用法を禁じ、その代わりに研究結果の重要性については読者に判断を委ねる様な表現をする様、筆者に要求する雑誌も出てきました。違いが significant 重要である(または、highly significant 大変重要である, あるいはnon-significant 重要でない)と、筆者がはっきりと述べるのではなく、“…a difference (P < 0.05) was noted between control and treated samples.” の様な記述が推奨されているのです。さらに、Pの値についても、単に “< 0.05” の様に記すのではなく、可能な限り正確に値を記述する様、要求されています。

つまり、いくつかの雑誌は
“We noted a significant difference between control and treated samples (P < 0.027).”
ではなく、
“We noted a difference (P = 0.027) between control and treated samples.”
と言う形の記述を推奨しているのです。


この様な表記法は、読者の解釈に、より自由度持たせる事が出来ますが、今まで科学分野の中では当たり前に使われて来た言葉を避けて論文を書こうとするあまり、論文が読み辛くなってしまう恐れもあります。
科学者は、研究結果をあるがまま読者に伝える為には、論文の読み易さを犠牲にするべきなのでしょうか?

「統計的に重要」をその他の点の重要と混同してはならない

次に “insignificant” と “non-significant” と言う単語について考えてみましょう。これらの2つの単語は、どちらも日常会話の中で「重要ではない」、「取るに足らない」と言う意味として曖昧に使われがちです。“significant” も同様に日常会話の中では曖昧さがありますが、「P」の価値を明確に引用すれば、その様な曖昧さは回避する事が出来ます。科学者は「違いが重要ではない」イコール「重要ではない」ではない事は、良くわかっています 。実際、重要ではない発見が、研究結果全体に大きな影響を及ぼす事もあります。この様な曖昧さを排除する為に、従来の表現に代えて明確な数値に基づく発表をするべきだと言う議論がされていると考えられます。

 とは言え、この様なニッチな単語/表現も、統計学者以外のボキャブラリーの中では「あり」でしょう。これらの使用が一般的に認められ続けていると言う事が、その何よりの根拠です。現時点での最善策は、結局、この様な言葉の使用法についての議論が尽くされるまでは、雑誌ごとの各々の基準にあわせる事ではないかと思われます。
 

Article written by Courtney Cummings