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#統計 P値<α (統計的有意性)による判断の結果の正しさは、データの取得法、モデルの妥当性、真の事前確率にも依存するので、(たとえ小さな確率で失敗することを受け入れても)P値単体では科学的に何の結論も出せないと考えるべきなのです。 統計的有意性とASA声明も参照。

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黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#統計 「統計的有意性とP値に関するASA声明」でも他の真っ当なすべての解説でも、P値<αという条件による安易な2値的判断をしてはいけないということになっています。 「統計的有意性」で結論を出すこと自体が有害であるというコンセンサスがすでにあるようにも見える。 biometrics.gr.jp/news/all/ASA

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

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#統計 ASA声明 scholar.google.co.jp/scholar?cluste… の原則の1にあるP値の解釈の仕方 原文: P-values can indicate how incompatible the data are with a specified statistical model. 私訳: P値はデータの数値と特定の統計モデル(検定したい仮説もモデルの仮定の一部分)の相性の良さの程度を表す。 続く

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#統計 ASA声明 scholar.google.co.jp/scholar?cluste… の原則の1: P-values can indicate how incompatible the data are with a specified statistical model. 値の大小関係を保つには"how compatible"(相性の良さ)とした方がよい。私訳: P値はデータと特定の統計モデルの相性の良さの程度を表す。 続く

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

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