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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@genkuroki

#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

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まてよ?と思って表をスクショしてgptに投げたら普通にカイ二乗値もp値も効果量も算出してくれたわ 信頼区間だけ入力が間違ってたっぽいけど

すん@yu_li96

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対策 よくわからないので大雑把です・・・🤣 ■ベイズ分析の出番だ!! ■事前登録の出番だ!! ■統計的有意かどうかより効果量まできちんと見よう!!信頼区間も??? ■複数の手法を併用して実施すれば勘違いのリスクを減らせるはず?(最近読んだいくつかの論文だとそうなるのですが)…

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比例ハザード性が成立してなくて困るのはP値や信頼区間など確率計算がズレるからであって、効果量(ハザード比)は影響受けないとか、イメージできてなさそう。

木下喬弘 / メディキューCEO / エピタップ代表@mph_for_doctors

返信先:@IEN_enjoy1これは有名な論文があるんですが、サックリ説明すると、eventのリスクを高めるexposureがあったとして、最初のうちはexposureがcontrolより早く発症するじゃないですか? で、そうするとeventにtolerantな人が残ることになるので、長い時間観察するとHRって1切るんですよね。 pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/20010207/

Illusion of Evidence (IoE)@ueafam

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「P値に基づく仮説検定だけで判断するのではなく、信頼区間効果量(特に MCID を超えてるかが重要)を見るべき」という時代遅れなエビデンスの読み方が、今頃ようやく日本語圏に普及し始めてきた。英語圏では約5年前までに流行していた話題。

Illusion of Evidence (IoE)@ueafam

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