【数学】51% もの研究者が間違って使っている「有意差なし」とは?【ずんだもん解説・ゆっくり解説】

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  • Опубликовано: 28 ноя 2024

Комментарии • 25

  • @seieirinri
    @seieirinri 5 месяцев назад +8

    一応「効果量」(コーエンのdとか)を使うとある程度2群間の違いを見られるけど、最終的に「あるなし」判定するのはやはり人間だと最近痛感している

  • @eka6975
    @eka6975 5 месяцев назад +14

    棄却域以外の領域が(Acceptance Region なのに)採択域と呼ばれていて、これのせいで日本語ユーザーは特別*帰無仮説を採択*しやすいんじゃないかと思っていたけど、他言語でも普通にやってるんだなあ。

    • @eka6975
      @eka6975 5 месяцев назад +2

      まあ accept the null hypothesis も十分おかしいように見えるから、そういうことなのかな。

  • @kafu3944
    @kafu3944 5 месяцев назад +8

    効果がない事を統計的に示すには、同等差検定をする事になる。

  • @小野堀
    @小野堀 5 месяцев назад +8

    頻度主義の世界である検定というのはゼロかイチかで決定する哲学なので、p=0.49とp=0.51を似たものとはどうしても扱えないんだよな。

    • @chalox_dmp
      @chalox_dmp 5 месяцев назад +2

      p高杉

    • @tsubossie
      @tsubossie 3 месяца назад

      ​@@chalox_dmp
      0.049と0.051ならセーフかな

  • @じじい-w8w
    @じじい-w8w 5 дней назад

    何パーセントの確率で「あり」「なし」といいなさい

  • @花房藤人
    @花房藤人 5 месяцев назад +4

    あるかわからないはないとわかったとは違う、国語の問題でもあるからな……

  • @訓練された鶏
    @訓練された鶏 5 месяцев назад +2

    納得できない結果をlog取らずに多重検定で「有意差アリw!」って操作しちゃう学生いるしな

  • @wtpotom
    @wtpotom 5 месяцев назад

    実際ある事象に対して有意差がない方法であっても2つ以上組み合わせたら有意差出るかもしれないしなんとも言えないよね……
    そもそも検定をするってことは効果がありそうと思って(その根拠の上で)やってるわけだし
    有意差なしは効果はありそうだけど有意差まではなかった
    有意差ありは統計的にも効果ありそう
    くらいにとらえるのが適切

  • @TM-br3yy
    @TM-br3yy 5 месяцев назад +1

    マジレスすると、予想される効果から、必要なデータの大きさを、計画するところから始めないと

  • @distearroyl2673
    @distearroyl2673 5 месяцев назад +9

    論理学でも逆、裏、対偶の違いを理解できず間違う人は多発しますね。

  • @オニオンリング-f6b
    @オニオンリング-f6b 5 месяцев назад +1

    環境設定を整えるなら、使用者が同定する品質の偽造ブレスレットも必要になるけど、はたして製品と偽造品とどちらの原価が低いだろうか

  • @はっぷ
    @はっぷ Месяц назад

    *証拠の不在は不在の証拠でない*

  • @Sweet-wq7wu
    @Sweet-wq7wu 5 месяцев назад +1

    〇屋さんとかこれ意図的にやってるんじゃないのかなぁ・・・と

  • @gochuui1
    @gochuui1 5 месяцев назад +5

    「有意差なし」の意味は
    「有意差を示せるほどのデータ数を示してないだろタコ」
    と認識しています。あとエアスラッシュは割と外すので使うときは慎重になるラインです
    あとはバイアスもあるしなぁ...

    • @tsubossie
      @tsubossie 3 месяца назад +1

      不正統計者「では有意差が出るまで同じ調査を繰り返します」

    • @gochuui1
      @gochuui1 3 месяца назад

      @@tsubossie
      殊勝な心掛けで感心しますね
      母集団に肉薄するような膨大なデータを集めれば
      普通は出てこない有意なものを見つけられますから

    • @tsubossie
      @tsubossie 3 месяца назад +1

      @@gochuui1
      なお有意抽出が混ざった場合は母集団に肉薄しない模様
      (例:越生線しか調べずに東武の乗客の動向を語る)

    • @gochuui1
      @gochuui1 3 месяца назад +1

      @@tsubossie
      まぁ、セレクションバイアスは常に尾を引くから...。ただ、データ数が多い方が分析してて楽しいのは違いない

  • @ktom8142
    @ktom8142 5 месяцев назад +3

    勉強時間ゼロだと、ゼロに何かけてもゼロなんだから、まだ頭脳ブレスレットに効果があるかないかは判明していないな!!

  • @iLoveTYMCHUB
    @iLoveTYMCHUB 5 месяцев назад

    アホな工藤新一「無罪と仮定して調査した結果…有罪の証拠が見つからなかった。だからレイカーティスは無罪だ!」