1．検定の考え方
得られたデータから偶然ではない差や関連が存在するかを判断するために統計的推測を行い、観察された差が真の効果によるものか、たまたま生じたばらつきによるものなのかを区別して科学的に信頼できる結論を導く。
検定は推測方法の一つで、あらかじめ設定した仮説（帰無仮説）に対して、得られたデータがどの程度矛盾しているかを評価する。「差がない」「関連がない」という帰無仮説を立て、それが棄却（否定）できるかを検討する。
その際、p値という指標を用いる。ｐ値とは、「帰無仮説が正しいと仮定したときに、今回の結果以上の極端な結果を得る確率」である。ｐ値と有意水準を比較することで、統計学的に有意かどうかを判断する。
p値が有意水準未満であれば、帰無仮説を棄却し、「統計学的に有意な差・関連がある」と判断する。ただし、有意差を得たからといって臨床的に意味のある差を得たことにはならないので、注意が必要である。
また、帰無仮説を棄却できないときは「差がない」と断定するのではなく、「統計学的に有意な差・関連があるとは言えない」とする。効果量や信頼区間を併せて確認し、結果の大きさや不確実性を含めて総合的に解釈することが重要である。