ダメな統計学：目次｜Colorless Green Ideas
2017年1月20日追記：『ダメな統計学――悲惨なほど完全なる手引書』という本が出版されることになった。この本は、ここに掲載されているウェブ版の『ダメな統計学』に大幅に加筆したものだ。ウェブ版の『ダメな統計学』を読んで興味を持った方は、書籍となった『ダメな統計学』をぜひ読んでいただければと思う。書籍版の詳細については「『ダメな統計学――悲惨なほど完全なる手引書』の翻訳出版」という記事をご参照願いたい。 ここに公開する『ダメな統計学』は、アレックス・ラインハート (Alex Reinhart) 氏が書いたStatistics Done Wrongの全訳である。この文章は全部で13章から構成されている。詳しくは以下の目次を参照されたい。 はじめに データ分析入門 検定力と検定力の足りない統計 擬似反復：データを賢く選べ p値と基準率の誤り 有意であるかないかの違いが有意差でない場合 停止規則と
無から有（意差）を生む：多重比較でウソをつく方法 - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
前回の記事では多重検定がキーワードとなりましたが、良い機会なので、今回は例を交えながら多重検定がもつ問題のインパクトについて説明したいと思います。 （＊「多重検定って何？」という方はこちら） 結論を先に書くと、多重性を調整しない多重比較がなぜ忌むべきものかというと、それはそのような多重比較を悪用すると「いとも簡単に無から有（意差）を生むことができる」からです。 では、そのことを「マウスへ化学物質を投与して影響を調べる」という仮想実験を例に見てみましょう。 仮想実験：マウスへ5種類の化学物質を投与する 仮想例として、5つの化学物質（物質A, B, C, D, E）をマウスに投与してその影響を調べる実験を考えてみます。 影響のエンドポイントとしては5つの器官（肝臓・腎臓・脳・肺・皮膚）の各細胞における量的なバイオマーカーの変化を用います。 それぞれの「エンドポイント・化学物質」ごとのサンプルサ
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