このページでは主にp値の解釈やt検定の詳細ついて説明しています。
統計学カテゴリーでは、エクセルの基本関数やルール、ヒストグラムや基本統計量（箱ひげ図の作成）、正規分布と信頼区間、有意差判定（t検定）について紹介しています。
このページを良く理解して頂くためにカテゴリーページのリンク（特に第５回ヒストグラム～第９回ｔ検定）もご参照ください。
有意差判定とp値の解釈
生物統計学や生物関係の論文、さらに統計的なデータを記載している商品の検査結果データやグラフなどを見ると、しばしばｐ値（p-value）に関する記述を見かけます。
たとえば、「ＡとＢは p < 0.05 であり、有意な差がある」といった記述です。これは、前回のt検定のページでもその例を示しています。
有意確率
ｐ値は有意確率とも呼ばれます。
簡単に言えば、p値が一定の値（一般的には0.05、つまり5％）よりも小さい場合は統計的に差があると認められます。この考え方や基準には、以下のように賛否両論もありますが、治療薬や健康食品の効果の判定など大きな影響を持っています。
ｐ値を統計学的に考える場合「もし帰無仮説が成立するなら、それらのデータがどれくらいありえない（極端な）データかを示す確率」とも説明できます。
帰無仮説
帰無仮説とは、何事もない、同じであるという仮説で、この確率が1（＝100%）に近いか、ゼロに近いかといったことを判断します。
つまり、p値が基準を下回った時、その現象は偶然ではないと結論付けられ「極めて珍しいことが起きた、もしくは何かしら意味がある（有意差がある）」ということを指します。
