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ありがとうございます。仮説検定を廃さないのであれば、データが増えたら困る問題と今後も付き合っていくことになりますね。仮説検定を廃さないのであれば、仮説が必要か不要かという議論はできないと私は感じています。

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florets@florets1

みんなのコメント

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データが増えたら有意になりやすくなることの一例として、モデルと事象との不整合があると思います。 標準誤差を使うのが不適切な事象につかってしまうとか目にします。 現世から仮説を廃するのは難しいと思うけど、仮説なしのアプローチとして、ベイズ法、効果サイズ重視などがあるようですね。

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