#統計...

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#統計【p値は「帰無仮説が正しい確率」ではなくて「帰無仮説を誤って棄却する確率」って某氏が言ってたな】の某氏が本当にそう言っていたならばまるっきり間違っているので、その某氏の統計学の基本的な部分への理解度はゼロだとみなされます。
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#統計【p値：同様の条件で繰り返し検定を行ったときの真のHを間違えて棄却してしまう割合】(文脈的にHは帰無仮説)

これは「P値」ではなく「有意水準」の説明だと思います。

しかし、「特定の統計モデルの下で」という重要な但書が抜けているので、仮に私が試験したら不合格になります。

続く
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#統計【p値：同様の条件で繰り返し検定を行ったときの真のHを間違えて棄却してしまう割合】

上の続き。あと、「同様の条件」での「繰り返し」は不要。なぜならば、特定の統計モデルの確率分布はすでに与えられているので、P値になる確率の計算はその確率分布について和や積分で行えばよいからです。
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#統計 (実質有意水準)=1-(被覆確率)なので、被覆確率(=実質信頼水準)を考えることと実質有意水準を考えることは同じです。

有意水準や信頼水準の説明で、"identical repetitions" (同一の繰り返し)を要求する説明が横行していますが、それはダメなやり方です。Greenlandさんによればそれは"myth".
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#統計 P値や信頼区間などについての正しい知識を得てかつ、他人からの文句をシャットアウトしたいならば、科学的に合理的な意見を論文として大量に発表して来たGreenland先生に従うのが現時点では最も安全なやり方だと思います。

例えばモデルの役割を裏に隠す説明は全部アウト。
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#統計 ASA声明でのP値の説明の良い点は"under a specified statistical model"とか"with a specified statistical model"と書いてあって、P値がモデル依存なことを強調している点です。

しかし、"the data"という言葉の使い方がまずいので注意が必要。"incompatible"の"in-"も不要です。
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#統計 P値についてはデマが横行していることにも注意が必要。

nature 2019の論説で提案されているのは「統計的有意性」の使用の廃止であり、P値は廃止対象ではありません。実際には統計的有性に言及せずにP値達を使うことは推奨されている。正しいのは

　有罪→統計的有意性

　無罪善人有能→P値達
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#統計統計的有意性の周辺事情は反ワクチンの有害な活動家の側にすでに利用されています。

疫学者の中村好一氏が裁判所で「疫学では総合的に判断する」と一蹴してくれて本当に良かったと思います。

統計的有意性による安易な二分法を慎んで総合的に合理的に判断することは社会的には非常に大事。
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