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#統計 モデル(上の例ではy=β₀+β₁x+u, u～Normal(0,σ))が自分の目的のために妥当ではない可能性も考慮する必要がある。 モデルの仮定を裏に隠して(よく見る！)、モデルと現実を混同させてはいけない。 まとめ: P値教育ではnullism, dichotomania, reificationの3つの症状に注意するべき。
メニューを開く#統計 Greenlandさんが要約しているように * nullism (帰無主義) * dichotomania (二分法病) * reification (モデルを疑わない病(意訳)) などに学生を陥らせないように統計学について解説しないと、有害な教育をしてしまったことになります。 biostat.ucdavis.edu/sites/g/files/…
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#統計 P値が推定のための道具であることについても、Greenlandさんの講演スライドを参照。 P値は、2値的判断を迫る検定のためにではなく、データの数値との相性の良さを連続的に評価するタイプの推定のための道具として使える。 biostatistics.ucdavis.edu/sites/g/files/… pic.twitter.com/r01sm4giVg
#統計 P値を ❌「効果ゼロ」という帰無仮説に関する検定の道具 とみなすのではなく、 ⭕️推定の道具 とみなすべきであることについては、Greenlandさんの講演スライドを参照。 この講演スライドに目を通しておくと、P値に関するおかしな議論に関わる時間を減らせます。 biostatistics.ucdavis.edu/sites/g/files/…
