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#統計 P値についての適切な解説が出て来難い理由は、ASA声明 scholar.google.co.jp/scholar?cluste… の2の「P値とは何か?」とほぼ同じ説明はできるが、3の原則の1に書いてあるP値の解釈の仕方を無視する人が多いからだと思う。 P値の誤解は解釈で起こり易いので、原則の1を無視すると誤解誘導的な解説になりがち。 pic.twitter.com/On0Q4nbi7w

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黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

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#統計 ASA声明での「P値とは何か?」: 大雑把には、P値は特定の統計モデル内の確率変数としてのデータの要約統計量が対応する観察データでの数値以上に極端な値になる確率である。 私は P値はモデルの確率分布でデータの数値以上に極端な値が生成される確率またはその近似値 とすることが多い。 pic.twitter.com/oYxgRLjALT

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

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