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① 点推定値が真値である ← 素人のレベル ② 95%CI は100回中95回が真値を含む ← 疫学者のレベル ③ 信頼区間関数で真値がある可能性が高い効果量を連続性ある分布で表示 ← 生物統計学者のレベル ④ ③に(経験則データに基づき客観的な)事前分布を反映させる ← 統計学者のレベル

Illusion of Evidence (IoE)@ueafam

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効果量もそうだけど、不確実性も含めて信頼区間の報告も必要なんでは? 知らんけど。

Sotokawa-Tasuku-山形の運転リハ研究やってる人@tskstkw

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#統計 「大きな効果量の点推定値」と「小さな標本サイズ(広い信頼区間)」と「大きめのP値」の組み合わせが得られたときに、「大きな効果量の点推定値」を理由に特に科学的に価値がありそうな場合だとバイアスをかけることはやめた方がよいです。 cf. McShane-Gelman 2022 stat.columbia.edu/~gelman/resear… pic.twitter.com/wkH3jyQ0Uq

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

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【論文を一歩踏み込んで読む方法】 英文を読む時に英単語が分からないと理解できないように、論文でも ✅信頼区間効果量 ✅標準化平均差 ✅異質性 などの基本的用語の理解は必須! p値のみ確認して読んだ気になっていた自分と卒業しよう!😇 👇基本的用語解説はこちら evidence-laboratory.com

エビラボ|見て学ぶエビデンス活用法@evilabosubsc

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