「統計的に有意差がないため、2つのデータには差がない」──こんな結論の導き方は統計の誤用だとする声明が、科学者800人超の署名入りで英科学論文誌「Nature」に3月20日付で掲載された。調査した論文の約半数が「統計的有意性」を誤用しており、科学にとって深刻な損害をもたらしていると警鐘を鳴らす。 「統計的に有意差がない=違いがない」は間違い 例えば、ある薬の効能を調べたいとする。統計学では一般的に「仮説検定」を行って薬を与えたグループとそうでないグループを比較し、薬効の指標となる何らかのパラメータに統計的有意差があるかどうかを見る。仮説検定は、2つの事象の差異が偶然生じたものかどうかを統計的に結論付けるものだ。 もし、統計的有意差がある(薬を与えた群のパラメータの方が有意に大きい)なら「薬には効能がある」という結論を導けるが、有意差がなかった場合はどうだろうか。 「統計的有意差がある=薬効
はじめに 専門家としてのアイデンティティ 分野の雰囲気の変化 コモディティ化と専門家の役割の低下 商業化・特許・ブラックボックス シェアの低下 計算資源の不足 新しい IT 技術を習得できない 小回りがきかない 同僚や分野の関心との乖離 他人事になってしまった 自分の存在意義を信じられない 今後の方針 可能性 1: 日本の電顕施設での解析支援とその問題 可能性 2: 電顕施設ではなく(生)化学系グループへ所属する 可能性 3: 仕事だと割り切って企業に行く おわりに 追記とコメント返信 変更履歴 はじめに 筆者*1は構造生物学(X 線回折と電子顕微鏡単粒子解析)のためのプログラム開発とデータ処理を専門としている。昨年、英国の研究機関にて任期なしの investigator scientist ポストに昇進し、Nature に筆頭著者として論文を出し、年間被引用数 1850 以上、h-ind
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