医学統計に強くなると、MR活動の説得力が増す｜MRの転職・求人情報サイト【MR BiZ】

MRさんにとってなじみの深い統計用語、「仮説検定」と「信頼区間」について考えてみましょう。

仮説検定とは、文字通り“仮説”を“検定”することです。
たとえば、「新薬Aは従来薬Bに比べてより効果がある」という仮説が成立するかどうかを、統計手法を用いて検定（確認）することです。
結果はすべてP値で示されます。Pとはprobability（確率）の頭文字です。Pが小さいほどグループ間に差がある確率が高くなります。
そしてご存じのように、P<0.05となれば「有意差あり」、すなわち「新薬Aと従来薬Bでは効果に差がある確率が高い」と解釈できるわけです。P<0.05は、大まかな解釈をすると、「95％以上の確率でグループ間に差がありますよ」になります。

有意差が出ると研究者や製薬会社は鬼の首をとったように喜ぶわけですが、しかしP値だけではその薬が従来薬に比べて「どのくらい優れた薬なのか」はわかりません。

実際にどのくらいの差があるのかを知るためには、信頼区間を確認する必要があります。たとえば「1,000人を対象に、投与30分以内に頭痛を軽減させ得るかどうかを、新しい頭痛薬Aと従来薬Bとで比較した研究」があったとしましょう。その結果、新薬Aで38%、従来薬Bで25%の頻度で頭痛を軽減したとします。この頻度差13%に対する信頼区間が10-16%となっていれば、2つの薬の効果の差は偶然ではなく、新薬Aが従来薬Bに比べて30分以内に頭痛を軽減する頻度が10％から16%高い、と解釈できます。

統計法は難解だと思っている人が多いようです。
確かに「t検定」「マンホィットニーU検定」「一元配置分散分析」などなど、統計法にはたくさんの種類があります。統計を実際に使ったことのない人にとっては、なぜこの論文ではこの統計法が用いられたかがよくわからないかもしれません。実は、論文を書いた人自身も統計についてよくわかっていなくて、統計解析を専門家に依頼している場合もあります。統計的意味を十分に理解しないまま、有意差が出たから報告した、というケースも少なからずあるようです。

統計はあくまで道具です。どの統計法を用いるかは論文を書く研究者には重大なことですが、論文を読む側は統計法にあまり着目する必要はありません。最も大事なのは、その研究（試験）は何を解明したくて行われたのか、そして研究結果には、その目的に対する答えが出されているかどうか、という点です。

ですから、臨床試験の論文を見るとき、結果の欄に研究目的に合致した結論が明瞭に書かれているかどうかを確かめなくてはなりません。そして、その結果に対して統計的な客観評価ができているかどうかです。

MRさんが医師に臨床試験結果について説明をするとき、統計学的に有意差があるというだけで、科学的に証明されたと説明をするのは適切ではありません。論文全体をよく読んだうえで、統計を含めて一切のごまかしがなく、信頼のできる結論が示されているかどうかを判断しなくてはなりません。そして信頼できると思われる研究論文を基に、担当新薬の説明をすべきでしょう。

MRさんが統計結果を解読して、自信を持って情報提供ができるようになるのは、それほどむずかしいことではありません。先ほど示した、ごまかしの統計を見破る秘訣のように、いくつかのコツさえつかめば、統計結果を深く理解できるようになります。ですから、「統計はどうも苦手だ」と言っていつまでも敬遠しているのではなく、少しずつでも統計に慣れ親しんでいきましょう。統計に強くなれば医師への説得力も増します。

最後に自己宣伝ですが、拙書「医学統計の基礎のキソ」全3巻（株式会社アトムス）は、きっとみなさんの統計アレルギーを解消するのに役立つと思いますので、ぜひ読んでみてくださいね。