【コラム】エビデンスに示されている統計指標を使いこなす！-95%信頼区間の意味と考え方

　前回までの【コラム】では、エビデンスにおける統計情報の読み方・考え方として、薬の効果の大きさを意味する相対危険などの統計指標や、統計学的に意味のある差とは何かについて解説しました。
　治療群と比較群の間で、研究結果の数値に差を認めたとしても、その差が偶然によるものではないと主張するためには、統計学的仮説検定というロジックが必要なのでした。

 　統計指標やP値の概念は、エビデンスを読み解く上で必須の知識です。分からない点などありましたら、メンバーシップ掲示板のコメント欄にご質問を頂けましたら幸いです。
 
　さて、エビデンスに示されている統計指標は、たとえ統計学的に有意な差であっても、目の前の患者さんから得られたデータではなく、臨床試験等に参加した被験者のデータです。目の前の患者さんと臨床試験の被験者の健康状態は、必ずしも一致するわけではありません。
 
　そうであるならば、エビデンスに示された統計指標を、目の前の患者さんに適用することはできないのでしょうか……。
 
　統計学的に有意な差が「ある」/「ない」という考え方だけでは、このような疑問に明確な仕方で回答を与えてくれません。エビデンスに示された統計指標を、研究に参加していない人に当てはめた場合の推定値は、統計学的推定という手続きによって行われます。
　今回のコラムでは、統計的推定を考えるうえで避けて通れない概念である95%信頼区間について詳しく解説します。

なぜ「推定」する必要があるのか……