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「有効性（主要転帰への好影響）は "個人差あり"」「有害性（有害事象への悪影響）は "個人差なし"」その個人差の "あり" or "なし" に根拠が無い。平均効果量はどちらも小さい。今回の有害性の調査結果は信頼区間が広すぎる。

Illusion of Evidence (IoE)@ueafam

7月2日(火) 14:36

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信頼区間が広めで有意差つかなかった推定値を『無関係』と曲解して布教した中島振一郎 (Shin Luke Nakaji)（慶應義塾大学講師）ハザード比 (HR) の群間比 (R) も平均的効果量（「Ａ群の平均値」と「Ｂ群の平均値」の群間差）なので、真値が HRR=1.00 であったとしても『無関係』を意味してない。 x.com/ueafam/status/…

Illusion of Evidence (IoE)@ueafam7月2日(火) 14:22

『要約：結論：これら所見 (HRR=1.08; 95%CI=0.72–1.61) (HRR=1.16; 95%CI=0.63–2.13) (HRR=1.16; 95%CI=0.65–2.07) は抗うつ薬誘発性躁病リスクがごく僅かである事を示唆し、双極性うつ病患者の治療戦略を最適化する為の更なる研究が求められている』 Christopher Rohde 2024 ajp.psychiatryonline.org/doi/10.1176/ap… pic.twitter.com/AIHsTzk9IF

Illusion of Evidence (IoE)@ueafam

1

7月2日(火) 14:28

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あー確かにこれはそうだな。行ったり来たりしてまとまりがない説明になりがちなんだよな。ＡＰＡマニュアルだと，有意水準との比較なしで《検定統計量，p値，効果量，信頼区間》をセットで報告することを求めているから，それに合わせる意味でも，この統合的でシンプルな理路で教えるのがよさそう。 x.com/genkuroki/stat…

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki6月23日(日) 12:50

#統計統計学入門の教科書の伝統的スタイルでは推定の章と検定の章が分離されており、多くの場合にそれらの双対性の説明はない。P値の説明がなくて、棄却領域で説明していることが多い。しかし、実際には、「P値(関数)から点推定、区間推定、仮説検定が全部出て来る」のスタイルに単純化可能。 pic.twitter.com/4hbQdSvumD x.com/genkuroki/stat…

toshᴉzumi@toshizumi1225

6月23日(日) 13:42

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