読み方：ピーち

p値【p-value】

概要

p値とは、統計的仮説検定において、帰無仮説が正しいと仮定した場合に、実際に観測された結果と同程度以上に極端な結果が偶然に得られる確率のこと。0から1の間の数値で表され、値が小さいほど、その結果が偶然に生じたとは考えにくいことを示す。

仮説検定では、まず本来証明したい事柄を否定する「帰無仮説」（差がない、効果がないとする仮説）を設定し、標本データから検定統計量を求める。次に、帰無仮説の下でその統計量以上に極端な値が得られる確率を計算する。この確率がp値である。

判定には、あらかじめ定めた「有意水準」という基準を用いる。有意水準には5%（0.05）や1%（0.01）が慣例的に採用される。p値が有意水準を下回った場合、帰無仮説の下ではその事象が起こる確率は極めて低いとみなし、帰無仮説を棄却して対立仮説を採択する。逆にp値が有意水準以上であれば、帰無仮説を棄却する根拠が十分でないと判断する。

例えば、ある商品の平均重量が100gであるという帰無仮説を検定し、標本からp値が0.02と計算されたとする。有意水準を5%とすれば、0.02という値は0.05を下回るため帰無仮説を棄却する。この場合、平均重量が100gだと仮定すると、今回観測された結果と同程度以上に極端な結果が得られる確率は2%だったと解釈する。

p値はt検定やカイ二乗検定など様々な検定手法で用いられ、片側検定か両側検定かによって同じデータでも値は変わる。p値は仮説自体が正しい確率や、差や効果の大きさそのものを直接的に表す数値ではない。医療分野の投薬試験やマーケティング領域のA/Bテストなど、データに基づいて客観的な意思決定を行う様々な場面で活用されるが、その解釈には統計的な文脈への理解が求められる。

(2026.8.28更新)