実質的な意義と統計学上の有意性の乖離
問： 相関係数が 0.8 と大きいのに，無相関検定を行うと「有意ではない」という結果になりました。どうしたらいいのですか。 2 群の平均値の差の検定をしました。平均値の差が小さいのに，検定では「有意な差である」という結果になりました。どうしたらいいのですか。 検定を行う場合，ケース数が大きければどのようなわずかの差であっても帰無仮説が棄却されることがあります。 逆に，ケース数が小さい場合にはどんなに差があっても帰無仮説は採択されてしまうことがあります。 例えば，相関係数の検定（母相関係数=0）を考えてみましょう。 帰無仮説 H0:「母相関係数ρ＝0」相関関係はない。 対立仮説 H1:「母相関係数ρ≠0」。 両側検定を行う。 検定に用いられる式は，相関係数を r ，ケース数を n としたとき，以下のようになります。 この式を見れば明らかなように，ケース数が大きいほど，また，標本相関係数が大き
Statistics Organization Speaks Out on P-Values
As psychological scientists continue efforts to improve statistical and methodological practices, they can turn to a new resource for guidance. The American Statistical Association (ASA) has released a new statement on the use of p-values in science. The statement suggests researchers should be wary of statistical claims based on p-values alone. According to the ASA, there is an over-reliance on t
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