検定での仮説の立てかた - Interdisciplinary

www.youtube.com これを観て思った事。 この動画のように、統計的仮説検定をおこなう際に、帰無仮説を、知りたい現象や理論そのものに基づいて立てるのって、見かける場合がありますね。動画のように、感じる・感じないとか、薬が効く・効かないといったものです（それぞれ、後者を帰無仮説として、その否定の前者を対立仮説とする）。 けれど、ほんとうを言えば、あまりこういう仮説の立てかたは、するべきではありません。と言うのは、統計的仮説検定における仮説はあくまで、文字通りに統計（学）的な仮説であって、これは、実証したい理論的仮説から導かれる作業仮説として扱うべきものであるからです。 たとえば、ある病気を治す事を期待して薬が開発されたとします。ここで確かめたいのは当然、この薬は病気に効くというものです。で、この確かめたい理論に基づいて、 対立仮説 薬が効く 帰無仮説 薬は効かない と立てたくなる…

[takurinta]

臨床試験ではランダム化によって薬剤以外の効果を誤差にしてしまうので、薬剤を原因とする効果を評価できる、というのが肝になっている。因果推論を保証するのはランダム化。