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例えも説明語彙も完璧。よけいな言葉がない。簡潔でいい。
色々見たけどここが一番だな
こんな単純な事だっんだ?! どれくらい有難いのか言葉で説明できないくらいです。本当にありがとうございます。
本当に本当に、モヤモヤしてたものが無くなりました。ありがとうございます😊
統計学に興味はあったものの何から始めれば良いかわからずにいました。この動画シリーズに出会ってから統計学を楽しく学ばせて頂いてます。
看護学研究科の大学院生です。データを収集しておいて、統計解析がよく分からず困っていましたが、田中先生の「わざと反論させておいて叩き潰す！」が、五臓六腑に浸み渡るようにしっくり理解できました。ありがとうございます。
有意のところの説明は素晴らしいです。
ここの有意は非常に特別なことが起こったっていう意味ですよね。
説明力、素晴らしいです！とても理解できました！ありがとうございます！
ストーリーとして説明してもらうと、めちゃ分かりやすいです！
オンライン学習系の動画を購入して、統計学について学んでいますが説明する言葉が専門的＆難解で「結局どういうこと？」となかなか理解できませんでした。。こちらの動画は分かりやすく簡潔で、ちょっと笑いどころもあって馴染みやすいです！ほかの動画も視聴させていただきます。
本当に頭の良い人は難しいことを簡潔に説明できる人。頭の良くない人は簡単なことを難しく説明する人。
どの本よりわかりやすかったです！ありがとうございます。
明日テストだったのでとても助かりました!!1番分かりやすいです。難しく考えすぎて頭にあったモヤが晴れました☀
完璧！ 分かりやすくてありがたいです。 ありがとうございます。
P値って言われると桃しか思い浮かばなかった私ですが、少し理解できた気がします！
医学生です。めちゃくちゃわかりやすいです。ありがとうございます😊
先生の説明でも教科書でもよく分からなかったけどこの動画見て1回で理解できました！ありがとうございます😭😭😭
素晴らしい説明ありがとうございます！
統計初心者です。わかりやすい説明で大変勉強になります。実務でも、帰無仮説は棄却されたので、次のステップに進もう、という形で会議などでも頻繁に出てくるワードでしょうか？
凄くわかりやすいかったです！ありがとうございます。
わかりやすくてすんなり理解できました！！！
わかりやすく理解できました！
すごいわかりやすい
めちゃくちゃわかりやすい！
統計とは無縁の者ですが、参考のため「統計的有意性とp値に関するasa声明」からの抜粋を載せておきます。・P 値とは?おおざっぱにいうと、P 値とは特定の統計モデルのもとで、データの統計的要約（たとえば、 2 グループ比較での標本平均の差）が観察され た値と等しいか、それよりも極端な値をとる確率 である。・P 値はデータと特定の統計モデル（訳注: 仮説も統計モデルの要素のひとつ）が矛盾する程度をしめす指標のひとつである。・P 値は、調べている仮説が正しい確率や、データが偶然のみでえられた確率を測るものではない。・科学的な結論や、ビジネス、政策における決定は、P値がある値（訳注: 有意水準）を超えたかどうかにのみ基づくべきではない。・適正な推測のためには、すべてを報告する透明性が必要である。・P 値や統計的有意性は、効果の大きさや結果の重要性を意味しない。・P 値は、それだけでは統計モデルや仮説に関するエビデンスの、よい指標とはならない。
相変わらずわかりやすい。
大変助かりました！
稀に起こったこと(たまたま起こったこと)って偶然じゃないんですか？例を挙げると、宝くじに当たるのは偶然ではなく、必然なのですか？
偶然に起こる事はいろいろな程度(確率)があって、よく起こる事、稀に起こる事があると考えたら良いのではないかと宝くじが当たるのは偶然だけど稀に起こる
これすごいですね！ 大学院の学生に勉強させたいですね！ 生存率解析でイベントと打ち切りの区別もできない。すべて t検定の一つ覚え！ 統計は難しいという先入観があり勉強をしない。学位さえとれば後は勉強しない。
ありがとうございます!😀
わかりやすい！！！
5%しか起こらなくて95％は起こらないんだから偶然って思ってしまうんですが何が違うんでしょう？
これを見てから解けば良かったです！
7:07 叩き潰せるかどうかの境目は｢確率5%｣とありますが、これは必ずしも正しいとは言えません。そもそも、p値に0.05を用いる根拠がなければp値として0.05を用いてあらゆる判断を下す(帰無仮説の棄却等)のは危険です。なぜなら、p値はある種自分で決めることの出来る値だからです。0.05という数字に意味があるのではなく、皆0.05を使っているからこの数字が使われ続けているだけなのです。多くの教科書の巻末付録にはp値として0.05や0.025などの数値を適用した表が掲載されていますが、その数字自体には何の科学的根拠もありません。問題を演習する上で計算しやすい値に設定しておくなどは、初学者への理解の促進のための著者側の配慮であることがあるため、このようなキリのよい数値が採用されているのが現状です。以上をまとめると、叩き潰せるかどうかの境目が｢確率5%｣なのではなくて、p値を0.05に定めたとき叩き潰せるかどうかの境目が｢確率5%｣になるというだけであり、別にp値を0.025などに定めてしまえば境目は｢確率2.5%｣になるというのが私の考えです。よろしければ、この点についてどのようにお考えになっているかお聞かせ願えますでしょうか。
極めて正しいです。Ｐ値が５％というのを良く目にするのは、「良く使われている」または「良く使われていると、説明されることが多い」と言うことに過ぎないので、まったくおっしゃる通りです。ここを誤解しているのは、どうしても数字が独り歩きしている「人情」なのだと考えています。
自分の統計の先生より断然分かりやすいです！ありがとうございますm(_ _)m
ありがとうございました。
自分なりの理解をメモとして。（他のコメント等を参考にさせて頂きます）・p値主張する仮説が誤っている確率（各種検定から算出される値）・有意水準 「その主張が偶然成り立ったものである」と判断するための基準値(確率)。この「p値がこの基準値以下であれば、偶然では無く有意（仮説が正しい）とする」という水準。慣例では5%だが、より厳密にするならさらに低く設定する。
帰無仮説の棄却を判断する確率の境目はなぜ3％(例えば)ではなく5％なのでしょうか？
あくまで予想ですが、そういう取り決めだと思いますよ。10%でも3%でも良かったけど歴史的に5%なんだと思います。
そこ気になりますよね〜でも慣例的に便利だからそうしているだけで「5%である科学的根拠はない」そうですよbest-biostatistics.com/hypo_test/significant.html分野ごとに有意水準はずらすのが現実なようです。ま、データ分析の「目的」と「結果の使い方」で意味の重みは変わってきますからな例えば重篤な副作用がおきる薬の安全性を分析したいならば、有意水準は低く設定しないと洒落にならない人が増えちゃいますし、人の味の好みの差を調べるゆるふわな研究ならば有意をあげて「大きく差が出たことにする」方が面白い研究になる訳です。門外漢なので聞き齧りですが研究者も資金不足であったり、成果を出すことへのプレッシャーであったりしがらみがあるようで…意識的、無意識的にバイアスのかかった選択をしてしまうこともあるようです。「P値ハッキング」についてはこちらwww.enago.com/academy/jp/p-hacking/統計学的妥当性…それをどこまで信じるかは個人に委ねられているというところでしょうかね🤔
統計学のルールでの一般論になりますが、５％でも10％でも１％でも良く、それは検定前に、分析者が決定します。５％は「良く使われている」または「良く使われていると説明されていることが多い」です。また統計学の教科書の巻末には、t分布表などが掲載されていますが、そこでも「良く使われる」などの理由から、５％も良く掲載されています。
P値が0.05未満の方がいいということですが、確率は90%とか高い方がいいのではないでしょうか。どうしてもそこが理解できず、、アホな質問ですみませんが教えてください
統計学を一旦離れてイメージしてみましょう。事故のように、悪いことが起こる確率ならば、低ければ低いほど良いということは、おおよそ納得できるのではないかと思います。『検定の前に分析者がp値が0.05未満と定める』というのは、新薬の効果が無いことを否定できる確率を５％未満なら、新薬の効果が、統計学的に有意にあるということにしましょう」ということです。否定できる確率が低いということは、この確率が低ければ低いほど、肯定しましょうということです。
「新薬の効果があることを否定できる確率」ではないですかね？間違っていたらすみません！
データサイエンティスト検定のレベルならこの動画がちょうどいい
授業料払わせてください
初めてスッキリした
5%しか起こらないからそれを偶然て呼ぶのでは、、
逆です。「新薬の効果がない」ことが帰無仮説だからです。動画でおっしゃっている「わざと反論させる」のが帰無仮説です。有意水準を５％としたとき、P値が0.05未満なら有意と判断します。これをこの動画では「叩き潰す」としています。
有意水準とp値て全く同じなの！？
仮説検定とP値の誤解 ruclips.net/video/vz9cZnB1d1c/видео.html
説明がよく分からない。95%と5％には大きな差がある。なのに「95%しか起こらないこと、5％しか起こらないことのどこが、、、」と二つを一緒に扱って説明している。この説明はあまり見ない方がいい。
これP値の説明若干違うかないか？動画化するなら正しい情報発信してくださいよ
わかりやすくて理解できました。ありがとうございます！
例えも説明語彙も完璧。よけいな言葉がない。簡潔でいい。
色々見たけどここが一番だな
こんな単純な事だっんだ?! どれくらい有難いのか言葉で説明できないくらいです。本当にありがとうございます。
本当に本当に、モヤモヤしてたものが無くなりました。ありがとうございます😊
統計学に興味はあったものの何から始めれば良いかわからずにいました。この動画シリーズに出会ってから統計学を楽しく学ばせて頂いてます。
看護学研究科の大学院生です。データを収集しておいて、統計解析がよく分からず困っていましたが、田中先生の「わざと反論させておいて叩き潰す！」が、五臓六腑に浸み渡るようにしっくり理解できました。ありがとうございます。
有意のところの説明は素晴らしいです。
ここの有意は非常に特別なことが起こったっていう意味ですよね。
説明力、素晴らしいです！とても理解できました！ありがとうございます！
ストーリーとして説明してもらうと、めちゃ分かりやすいです！
オンライン学習系の動画を購入して、統計学について学んでいますが
説明する言葉が専門的＆難解で「結局どういうこと？」となかなか理解できませんでした。。
こちらの動画は分かりやすく簡潔で、ちょっと笑いどころもあって馴染みやすいです！
ほかの動画も視聴させていただきます。
本当に頭の良い人は難しいことを簡潔に説明できる人。頭の良くない人は簡単なことを難しく説明する人。
どの本よりわかりやすかったです！ありがとうございます。
明日テストだったのでとても助かりました!!1番分かりやすいです。難しく考えすぎて頭にあったモヤが晴れました☀
完璧！ 分かりやすくてありがたいです。 ありがとうございます。
P値って言われると桃しか思い浮かばなかった私ですが、少し理解できた気がします！
医学生です。めちゃくちゃわかりやすいです。ありがとうございます😊
先生の説明でも教科書でもよく分からなかったけどこの動画見て1回で理解できました！ありがとうございます😭😭😭
素晴らしい説明ありがとうございます！
統計初心者です。わかりやすい説明で大変勉強になります。
実務でも、帰無仮説は棄却されたので、次のステップに進もう、という形で会議などでも頻繁に出てくるワードでしょうか？
凄くわかりやすいかったです！ありがとうございます。
わかりやすくてすんなり理解できました！！！
わかりやすく理解できました！
すごいわかりやすい
めちゃくちゃわかりやすい！
統計とは無縁の者ですが、参考のため「統計的有意性とp値に関するasa声明」からの抜粋を載せておきます。
・P 値とは?
おおざっぱにいうと、P 値とは特定の統計モデルのもとで、データの統計的要約（たとえば、 2 グループ比較での標本平均の差）が観察され た値と等しいか、それよりも極端な値をとる確率 である。
・P 値はデータと特定の統計モデル（訳注: 仮説も統計モデルの要素のひとつ）が矛盾する程度をしめす指標のひとつである。
・P 値は、調べている仮説が正しい確率や、データが偶然のみでえられた確率を測るものではない。
・科学的な結論や、ビジネス、政策における決定は、P値がある値（訳注: 有意水準）を超えたかどうかにのみ基づくべきではない。
・適正な推測のためには、すべてを報告する透明性が必要である。
・P 値や統計的有意性は、効果の大きさや結果の重要性を意味しない。
・P 値は、それだけでは統計モデルや仮説に関するエビデンスの、よい指標とはならない。
相変わらずわかりやすい。
大変助かりました！
稀に起こったこと(たまたま起こったこと)って偶然じゃないんですか？
例を挙げると、宝くじに当たるのは偶然ではなく、必然なのですか？
偶然に起こる事はいろいろな程度(確率)があって、よく起こる事、稀に起こる事があると考えたら良いのではないかと
宝くじが当たるのは偶然だけど稀に起こる
これすごいですね！ 大学院の学生に勉強させたいですね！ 生存率解析でイベントと打ち切りの区別もできない。すべて t検定の一つ覚え！ 統計は難しいという先入観があり勉強をしない。学位さえとれば後は勉強しない。
ありがとうございます!😀
わかりやすい！！！
5%しか起こらなくて95％は
起こらないんだから偶然って思ってしまうんですが何が違うんでしょう？
これを見てから解けば良かったです！
7:07 叩き潰せるかどうかの境目は｢確率5%｣とありますが、これは必ずしも正しいとは言えません。
そもそも、p値に0.05を用いる根拠がなければp値として0.05を用いてあらゆる判断を下す(帰無仮説の棄却等)のは危険です。なぜなら、p値はある種自分で決めることの出来る値だからです。0.05という数字に意味があるのではなく、皆0.05を使っているからこの数字が使われ続けているだけなのです。多くの教科書の巻末付録にはp値として0.05や0.025などの数値を適用した表が掲載されていますが、その数字自体には何の科学的根拠もありません。問題を演習する上で計算しやすい値に設定しておくなどは、初学者への理解の促進のための著者側の配慮であることがあるため、このようなキリのよい数値が採用されているのが現状です。
以上をまとめると、叩き潰せるかどうかの境目が｢確率5%｣なのではなくて、p値を0.05に定めたとき叩き潰せるかどうかの境目が｢確率5%｣になる
というだけであり、別にp値を0.025などに定めてしまえば境目は｢確率2.5%｣になる
というのが私の考えです。
よろしければ、この点についてどのようにお考えになっているかお聞かせ願えますでしょうか。
極めて正しいです。Ｐ値が５％というのを良く目にするのは、「良く使われている」または「良く使われていると、説明されることが多い」と言うことに過ぎないので、まったくおっしゃる通りです。
ここを誤解しているのは、どうしても数字が独り歩きしている「人情」なのだと考えています。
自分の統計の先生より断然分かりやすいです！ありがとうございますm(_ _)m
ありがとうございました。
自分なりの理解をメモとして。（他のコメント等を参考にさせて頂きます）
・p値
主張する仮説が誤っている確率（各種検定から算出される値）
・有意水準
「その主張が偶然成り立ったものである」と判断するための基準値(確率)。この「p値がこの基準値以下であれば、偶然では無く有意（仮説が正しい）とする」という水準。
慣例では5%だが、より厳密にするならさらに低く設定する。
帰無仮説の棄却を判断する確率の境目はなぜ3％(例えば)ではなく5％なのでしょうか？
あくまで予想ですが、そういう取り決めだと思いますよ。10%でも3%でも良かったけど歴史的に5%なんだと思います。
そこ気になりますよね〜
でも慣例的に便利だからそうしているだけで「5%である科学的根拠はない」そうですよ
best-biostatistics.com/hypo_test/significant.html
分野ごとに有意水準はずらすのが現実なようです。ま、データ分析の「目的」と「結果の使い方」で意味の重みは変わってきますからな
例えば重篤な副作用がおきる薬の安全性を分析したいならば、有意水準は低く設定しないと洒落にならない人が増えちゃいますし、人の味の好みの差を調べるゆるふわな研究ならば有意をあげて「大きく差が出たことにする」方が面白い研究になる訳です。
門外漢なので聞き齧りですが研究者も資金不足であったり、成果を出すことへのプレッシャーであったりしがらみがあるようで…
意識的、無意識的にバイアスのかかった選択をしてしまうこともあるようです。「P値ハッキング」についてはこちら
www.enago.com/academy/jp/p-hacking/
統計学的妥当性…それをどこまで信じるかは個人に委ねられているというところでしょうかね🤔
統計学のルールでの一般論になりますが、５％でも10％でも１％でも良く、それは検定前に、分析者が決定します。
５％は「良く使われている」または「良く使われていると説明されていることが多い」です。
また統計学の教科書の巻末には、t分布表などが掲載されていますが、そこでも「良く使われる」などの理由から、５％も良く掲載されています。
P値が0.05未満の方がいいということですが、確率は90%とか高い方がいいのではないでしょうか。
どうしてもそこが理解できず、、アホな質問ですみませんが教えてください
統計学を一旦離れてイメージしてみましょう。
事故のように、悪いことが起こる確率ならば、低ければ低いほど良いということは、おおよそ納得できるのではないかと思います。
『検定の前に分析者がp値が0.05未満と定める』というのは、新薬の効果が無いことを否定できる確率を５％未満なら、新薬の効果が、統計学的に有意にあるということにしましょう」ということです。
否定できる確率が低いということは、この確率が低ければ低いほど、肯定しましょうということです。
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初めてスッキリした
5%しか起こらないからそれを偶然て呼ぶのでは、、
逆です。「新薬の効果がない」ことが帰無仮説だからです。
動画でおっしゃっている「わざと反論させる」のが帰無仮説です。
有意水準を５％としたとき、P値が0.05未満なら有意と判断します。これをこの動画では「叩き潰す」としています。
有意水準とp値て全く同じなの！？
仮説検定とP値の誤解 ruclips.net/video/vz9cZnB1d1c/видео.html
説明がよく分からない。95%と5％には大きな差がある。なのに「95%しか起こらないこと、5％しか起こらないことのどこが、、、」と二つを一緒に扱って説明している。この説明はあまり見ない方がいい。
これP値の説明若干違うかないか？
動画化するなら正しい情報発信してくださいよ
わかりやすくて理解できました。ありがとうございます！