返信先:@ibu_hoshina仰る通り、探索的研究で仮説検定を持ち出す必要はないです。推定とかで見た方が良いと思います。 なのになぜか医学研究では検定をしてp値を出したがる慣習があります。 （Fisher流で有意水準を導入しないならまだある程度参考になりますが）多重性の補正をしろ、というのは流石に理解できないです。

仮説検定が高校数学に入ったんだよね。P値もそこで扱われてるんじゃないかしら

「多重検定をするなら調整しろ、というのは厳しい」とか「研究を萎縮させる」的な意見を見たけど、いやダメでしょとしか言えない。 そもそも仮説を発見するために統計的仮説検定をわざわざ持ち出す必要があることはそんなに無いのでは？ それに、（続）

返信先:@onigirimaru95ちゃんとやれ仮説検定すんなw

#統計 P値もまた推定のための道具であったという説明の仕方は、2値的判断を強いる仮説検定よりも、確率的及びそれ以外の原因で生じる不確定性を考慮した推定の重視への移行という流れにも合致しています。 推定のための基本的な道具としてP値が重要なことを強調すれば良い。

これは読み直し データ分析に必須の知識・考え方 統計学入門 仮説検定から統計モデリングまで重要トピックを完全網羅 amzn.asia/d/1HH6x5a

通常の仮説検定において棄却される「帰無仮説」は「帰無仮説 "以下"」or「帰無仮説 "以上"」のことだが一般的に "以下" や "以上" は省略されてしまってる。『差がないという仮説』は「帰無仮説 一点」であることを明示してしまってるので、根本的な誤解を露呈してる。 x.com/mph_for_doctor… pic.twitter.com/ILEyNpO1fW

仮説検定の教え方について議論があったようで例の攻撃的な文化の担い手な人々によるインサルトが行われてそうと予想したら意外とそうでもなかった (無作為標本や正規性等の)仮定の下での帰無仮説という話は自分も強調するようにしてるので共感すら覚えた 迂闊にコメントすると攻撃されそうで怖いけど

統計的仮説検定のそこそこ詳しめのマニュアルみたいな本が欲しい。

標準問題精巧程よくむずそうで面白そう！仮説検定も乗ってるし！

#統計 もしかしたら、上で述べた「財布から無作為に取り出した100円玉に関する仮説検定」は研究としてはあり得ない話のように思う人もいるかもしれませんが、世の中には「超能力に関する仮説検定」の結果を論文に書いて投稿する人もいるので、そういう人対策のためには役に立つ話になっています。

返信先:@AkiraOkumura例えば、データが独立しているにもかかわらず、回帰モデルを適用すると、回帰係数が有意になる場合があります。具体的には、20回の独立した仮説検定を行うと、少なくとも1回の有意な結果が得られる確率は 1 - (1 - 0.05)^20 ≈…

#統計 薬の承認のための治験は第1,2,3相に分割された多段階勝ち抜き戦のすべてに勝利する制度になっています。 最終の第3相までに効く可能性が十分にある薬のみを残すことに成功すれば、第3相での最終決着をP値<αを使う仮説検定で行ってもそれなりに合理的だということになります。

仮説って仮説検定の仮説って思ってるんだろうか。モデルも当たり前に仮説だし漫画にある3次元の周期も仮説。

#統計 条件付き確率(ベイズの定理)の説明のために、 病気かどうかを調べる検査では、検査する人たちの中に実際に病気の人が十分高い割合で含まれていないと、偽陽性率が高くなってしまうこと をよく例に使います。P値<αという条件を使う仮説検定についても同じことを言えます。

#統計 不正無しであっても、ほぼ確実に帰無仮説が成立していると考えられる状況で仮説検定による2値的な判断をしてはいけないことを示すための例として、私は「財布から無作為に取り出した硬貨」をよく例に使っています。続く

数学も仮説検定捨てたら仮説検定の証明が出た じゃあやればよかった💢💢（すべてのヤマ外し女）

この本でもフィッシャーの有意性検定とネイマン・ピアソンの仮説検定の両方が紹介されていますが、中身にはあまり踏み込んでおらずエピソードの紹介が中心です。 統計学を拓いた異才たち: 経験則から科学へ進展した一世紀 amzn.asia/d/eC8HeqF

Pythonのscipyライブラリを使うとこんなに簡単に統計的仮説検定できるのか・・・ 本当にPythonは便利。 pic.twitter.com/yKu1cLfYOH

t検定って仮説検定の一種？

95%CI (95%BCI) は n が多いほど良い（事前分布がテキトーでもベイズにおける中心極限定理がよく効く）ので、仮説検定のサンプルサイズ計算に合わせて n を少なめに堅持すると、95%CI (95%BCI) が役に立たなくなってしまう。

「n が巨大だとほぼ確実に統計学的有意差ついてしまうからサンプルサイズ計算にピッタリ合わせなければならない」といわれるが、仮説検定は真値が＋側にあるか−側にあるかの分類・判定でしかないので、極小の真値は検出した（統計学的有意差ついた）方が良い。効果量は 95%CI (95%BCI) で判断するもの

ベイズを理解してなければ「Ｐ値（に基づく仮説検定）」を十分に理解することは絶対に不可能。標準的な状況において、Ｐ値が小さくても、帰無仮説値の事前確率が高ければ帰無仮説値は棄却すべきでない、とかね。 x.com/megikaya/statu…

一旦非公開にしてましたが、改めて公開しました。 統計的仮説検定（ウェルチの検定）に関する記事です。 mathnyumon.com/welch-test/

「Ｐ値（に基づく仮説検定）のモデル」（t分布とか）に「欠測値があるからその観測値バイアスかかってる」とかを含めるのはナンセンス。上級者を装う人が犯す手口。黒木助教も「Ｐ値以外の不確実性あるからフィッシャー検定もモデル」的な解説したがＰ値の分布とは関係ない。モデルとは分布形状のこと

故に、信頼区間は「アメリカ統計学会による信頼区間に関する声明文」を発出して禁止すべき。Ｐ値よりも遥かに危険。仮説検定も信頼区間と同様に禁止した方が良い。 x.com/ueafam/status/…

帰無仮説値が真値であることは、相殺されたシナリオを含有してるので、効果が無いことを意味してない。 Ｐ値や仮説検定の定義や解釈をまともに理解してなければ医学論文をまともに読み取ることは不可能だし、臨床に活かすことも絶対に不可能。 x.com/megikaya/statu…

『*疫学研究者はほとんどがわかっているはずです（しっかり習うので）』 それは完全に間違い。むしろ統計学者でさえ、Ｐ値や仮説検定を専門としてるくらいでなければ信用できない。 x.com/megikaya/statu…

一部を切り取って強調し、自分がＰ値の定義（←解釈ではない）を理解できなかったことを正当化しようとしてる。Ｐ値（に基づく仮説検定）の解釈が抽象的である側面があるのは、Ｐ値以外の不確実性が原因なので、Ｐ値そのものは抽象的に解釈すべきではない。

ここ数日の日本語圏𝕏上でのＰ値の話題で「帰無仮説とは具体的に何か？」を解説した専門家が１人も登場しなかったことは、「Ｐ値に基づく仮説検定」をまともに理解してる専門家など１人もいないことを露呈してる。 x.com/ueafam/status/…

返信先:@mrhonen#統計 再現性がない研究の原因をPハッキングのような不正行為に求める議論はミスリーディングで、仮説検定は理想的に行われてもそれ一発で判断すると再現性がない研究が量産されることの原因になります。 P値<αという条件だけでは科学的に信頼できる結果を出すことは原理的に不可能。

ここまでの統計的仮説検定の復習しておかないと次の小テスト大変かも

①矛盾："A∧￢A" ②背理法（矛盾による証明）: "[￢A⇒(B∧￢B)],　∴A" ↑ この区別を思い出してもらってから仮説検定を教えたほうがいいのかも...

京都大学大学院医学研究科 聴講コース 臨床研究者のための生物統計学「仮説検定とP値の誤解」佐藤 俊哉 医学研究科教授 youtu.be/vz9cZnB1d1c?si… @YouTubeより

返信先:@R0xLVrWI77y5QHZ他1人仮説検定って数ⅠAの範囲なん

今日学校でデータの分析固める、仮説検定とか何も覚えてないし

#統計 たまに、高校数学で仮説検定などを教えるようになったことをうらやましがる大人の投稿が流れて来るのですが、現実にはそう良い話ではなくて、相当にまずい統計学教育がされてしまっているように見えます。 しかも、高校数学に仮説検定などを入れた人達はおそらく何も責任を取るつもりはない。

#統計 大学以上での統計学教育の内容は杜撰。そういう環境の中で高校数学のカリキュラムに仮説検定が捩じ込まれた結果、酷いことになっています。 例えば学習指導要領解説(学習指導要領とは厳密に異なる文書)には添付画像のように書いてあります。対照群を設けていない。 mext.go.jp/content/202302… pic.twitter.com/zHNbbvLuu3

P.4の表現がとてもいいし、わかりやすい。 / 他2件のコメント b.hatena.ne.jp/entry/s/speake… “仮説検定とP値” htn.to/4af4wLZEss #資料 #統計 #データ