Natureによる2014年のサイエンスのちょっとした予想 - Pursuing Big Oceans
2014年、ブログへの初エントリー。ブログ初めということで2014年の予想話でもしようと思う。といっても、2014年のサイエンスにおける予想をNature誌が載せていたので、それを翻訳しつつ、自分の感想を加えて書く程度のこと。元の記事は以下になるので、詳しく読みたい方はどうぞ。 → What to expect in 2014 : Nature News & Comment 遺伝子改変サル 慶応大学の岡野栄之教授のグループ（参考）を含む、いくつかのグループが免疫系や脳の疾患を持つ遺伝子改変サルの作成を目指しているとのこと。最初のキメラ猿の報告がたった2年前にCellに出たもの（参考）なので、次の段階の論文が出るのは時期尚早な気がするが、疾患解析を目的とした遺伝子改変サルの作成は、間違いなく世界の何処かで進行中だろう。 倫理的な問題をはらんでいるが、マウスよりもサルの方が近縁のため、人間の疾
（後編）今回は因果関係があるのに相関関係が見られない4つのケースについてまとめてみた：中間変量の影響 - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
どもっす。林岳彦です。先日、某所で統計解析の講師役をしました。その際に解析環境の準備の手間を省こうと思って、Amazon EC2上にRStudioのサーバー版を立てて、聴講者にそこに繋いでもらって実習をしようとしたのですが、いざ皆が繋いだらサーバーがクラッシュしまくって実習が全く進みませんでした*1 。。。すみませんでした(泣)*2。。 さて。 良かれと思ったもので逆に墓穴を掘る、というのは人生ではよくあることですよね！ 前回の「合流点の追加によるバイアス」はそんな例の一つでしたが、今回の「後編」ではそのようなもう一つの例として、「中間変量の追加によるマスク」のケースについて見ていきます。 因果関係があるのに相関が見られないケース（４）：中間変量によってマスクされている はい。では、中間変量によって因果効果がマスクされてしまうケースを見ていきます。 ここで「中間変量」というのは、「A→Z」
統計学的検定に対するある拒絶反応
「この最後の信頼区間の使い方違和感ありません？」と言われて、「仮説検定はいらない（Request for Comments｜ご意見求む）」と言うブログのエントリーを見てみたら、色々と統計学への誤解が積み重なっており、さらにデータが仮説を裏付けないと言う事実に拒絶反応を示していた。色々と問題があるのだが、気付いたところを幾つか列挙してみたい。 1. 仮説検定は基本的に行うべき 問題エントリーで『「施策の効果をテストしたいな」「はい。仮説検定」って、それってのび太くんにとって有益なの？』と言っているが、仮説検定をしないのはむしろ有害に思える。やっても毒にも薬にもならない事もあるわけで、そういう状況を示せ無いようなデータ分析にどれほどの意味があると言えるのであろうか。創意工夫した施策の効果が有意性無し（＝施策の効果があるとは言えない）と言われたら面白くは無いであろうが、必ずしも都合の良い結果が出
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