#統計 how compatibleとcompatibility intervalの翻訳問題 現在の案 * how...

現在の案
* how compatible → 相性の良さ
* compatibility interval (ある閾値によってデータの値と相性が良いとみなされたパラメータの値全体の区間) → 好相性区間
以前は「良相性区間」と呼んだりしたが、「好相性区間」の方が自然。
compatibilityを「互換性」と訳すのはP値の意味的に変。
統計学で「適合」はfitという意味なので「適合性」もまずそう。
「整合性」は意味的には問題なさそうだが、微妙に強過ぎるニュアンス(カチッと整合しているというようなニュアンス)があるので避けた。
既存の用語を置き換える試みはかなり怖い。

こういうのを見れば、P値を相性の良さ(compatibility)として解釈することも定着し易くなったりしないかな。
最も安易な案は、how compatibleを「どの程度互換性があるか」のように翻訳すること。
しかしその文脈で「互換」をcompatibleの訳語として使うことは避けたいと思う。続く

こういうのを見れば、P値を相性の良さ(compatibility)として解釈することも定着し易くなったりしないかな。
「適合」「親和的」「相性が良い」のような意味を持つcompatibleがなぜか「互換」と訳されるようになってしまった。続く

こういうのを見れば、P値を相性の良さ(compatibility)として解釈することも定着し易くなったりしないかな。
P値に類似の概念として尤度(ゆうど)がある。
尤度はモデルのすべてのパラメータの値の設定の仕方が観察データの値にどの程度適合(fit)しているかを表しています。続く
「適合」という言葉を使うと特にP値の話をしていることが伝わり難くなり、英語との一対一対応が大幅に崩れるという欠点があります。続く
「どれだけ親和的か」と「どれだけ相性が良いか」の比較になるのですが、私は統計学用語の権威的なお堅い響きが好きではないので「相性の良さ」の方を現時点では採用しているわけです。(意見を変える可能性がある)
「互換性」だと「ソフトが動くか動かないか」のようなかっちりした二値的ニュアンスが強く、連続的な程度としてのP値のニュアンスを伝え切れないと思います。
相性が悪い場合にP値は小さくなります。
(イラストは、二人の距離が近いせいで、「相性が悪い」というより、本当は仲が良いのだが一時的に喧嘩しているように見えてしまっている。まあ、いいか!テキトー)

こういうのを見れば、P値を相性の良さ(compatibility)として解釈することも定着し易くなったりしないかな。

相性が悪い場合にP値は小さくなります。
(イラストは、二人の距離が近いせいで、「相性が悪い」というより、本当は仲が良いのだが一時的に喧嘩しているように見えてしまっている。まあ、いいか!テキトー)
小さなP値は「データの値」ちゃんと「モデル+検定仮説」ちゃんの相性が悪いことを意味しているにすぎないので、データの取得法やモデルの設定が悪いことが問題なのかもしれません。

相性が悪い場合にP値は小さくなります。
(イラストは、二人の距離が近いせいで、「相性が悪い」というより、本当は仲が良いのだが一時的に喧嘩しているように見えてしまっている。まあ、いいか!テキトー)
「好相性」は「こうあいしょう」と発音して欲しいのですが、各種のAIさん達は訓読みと音読みを混ぜないというルールを厳密に適用して「こうそうせい」のように読みたがる。
面倒なので、compatibility intervalは「相性が良い区間」で良いかなと思い始めた。

現在の案
* how compatible → 相性の良さ
* compatibility interval (ある閾値によってデータの値と相性が良いとみなされたパラメータの値全体の区間) → 好相性区間
以前は「良相性区間」と呼んだりしたが、「好相性区間」の方が自然。
compatibility interval (= confidence interval の言い換え)は「データの値と相性が良いとみなされるモデルのパラメータの値の範囲の区間」という意味なので
「(データの値と)相性が良い区間」
と言えば良いと思い、採用してみました。音声で聴くとそう悪くない。

↓
notebooklm.google.com/notebook/d2508…
7分程度と短いのでNotebookLMに興味がある人は聴いて見てください。多分勉強にもなる。
音声概要は指示を出して作らせた方が良いです。
↓
compatibility → 相性の良さ
compatibility interval → (データの値と)相性が良い区間
compatibility graph → 相性グラフ
変更点「好相性区間」→「相性が良い区間」
権威的な響きがどんどん無くなって行く😊

現在の案
* how compatible → 相性の良さ
* compatibility interval (ある閾値によってデータの値と相性が良いとみなされたパラメータの値全体の区間) → 好相性区間
以前は「良相性区間」と呼んだりしたが、「好相性区間」の方が自然。
その流儀の下で、ゼロ仮説以外の帰無仮説はtest hypothesis (検定仮説)と呼ぶと良いです。
notebooklm.google.com/notebook/d2508…

↓
notebooklm.google.com/notebook/d2508…
7分程度と短いのでNotebookLMに興味がある人は聴いて見てください。多分勉強にもなる。
音声概要は指示を出して作らせた方が良いです。
↓

notebooklm.google.com/notebook/d2508…
notebooklm.google.com/notebook/d8445… (9分)
NotebookLMに指示を出して、compatibilityを「互換性」と不適切に翻訳しないようにして作った音声概要
↓

notebooklm.google.com/notebook/d8445… (9分)
P値の概念に関する解説の決定版の Amrhein-Greenland 2022の音声概要(NotebookLMに指示を出して作成)
これを聴けば、P値と信頼区間=データの値と相性が良いパラメータの値の区間について理解できる。

notebooklm.google.com/notebook/d2508…
P値ではなく信頼区間を使える(ニヤ)
と言っているようだが、既出の論文
bmcmedresmethodol.biomedcentral.com/articles/10.11…
Rafi-Greenland 2020
は信頼区間も悪しき二分法の原因になっていることが分かるように書かれています。
半可通達は多分この手の論文を読もうとしていない。

NotebookLMに指示を出して、compatibilityを「互換性」と不適切に翻訳しないようにして作った音声概要
↓
👿有罪 ゼロ仮説のP値による統計的有意性
👿有罪 信頼区間がゼロ仮説値を跨ぐか否かで有意性を判断
👼無罪 ゼロ仮説以外のすべてのP値達を二分法を経由せずに使うこと(これは本質的に信頼水準を固定せずにすべての信頼区間を考えることと同じ)
信頼区間は人為的な閾値による含む含まれないの二分法になっているという欠点はあるが、効果の大きさの情報を含む。
互いに相補的。

👿有罪 ゼロ仮説のP値による統計的有意性
👿有罪 信頼区間がゼロ仮説値を跨ぐか否かで有意性を判断
👼無罪 ゼロ仮説以外のすべてのP値達を二分法を経由せずに使うこと(これは本質的に信頼水準を固定せずにすべての信頼区間を考えることと同じ)
危険な二分法をせずに済ませることもできる対案も論文で提案されている。

P値の概念に関する解説の決定版の Amrhein-Greenland 2022の音声概要(NotebookLMに指示を出して作成)
これを聴けば、P値と信頼区間=データの値と相性が良いパラメータの値の区間について理解できる。
ただし、P値として、「差がない」というゼロ仮説以外の検定仮説のP値も利用しないとP値の有用性は大幅に下がる。

NotebookLMに指示を出して、compatibilityを「互換性」と不適切に翻訳しないようにして作った音声概要
↓
notebooklm.google.com/notebook/80ca1…

notebooklm.google.com/notebook/80ca1…
notebooklm.google.com/notebook/3c2fd…

notebooklm.google.com/notebook/3c2fd…
論文での結論は総合的判断で出すべきである。
1つの研究だけで最終結論を出さないように注意せよ。
「P値ではなく信頼区間を使え」とか「practical importanceで判断せよ」のような安易な提案はすべて否定されています。
S値 = -log₂ P値 (単位はビット)
と定義されます。P値の違いの大きさはS値の違いの大きさで見るべきです。P値のままだと一般人は違いの程度を誤解し易い。続く

NotebookLMに指示を出して、compatibilityを「互換性」と不適切に翻訳しないようにして作った音声概要
↓
P値=0.9999とP値=0.90の差と、P値=0.10とP値=0.0001の差は、どちらも0.0999なのですが、P値の差でP値の違いの大きさを測るのは誤りになります。
P値の違いの大きさは、差ではなく、比で測る必要があります。続く
P値=0.9999とP値=0.90の比は0.9999/0.90=1.111で1に近く、P値=0.10とP値=0.0001の比は0.10/0.0001=1000で非常に大きい。
P値=0.9999とP値=0.90の違いは小さく、P値=0.10とP値=0.0001の違いは非常に大きい。続く
しかしlogが怖い人達にはあまりうまく行かないと思う。続く
P値の違いの大きさは差ではなく、
比が1とどれだけ違うかで測るべきであること
についてはきちんと教えるようにした方が良いと思います。続く
信頼水準の違いは対応する有意水準の違い(比の1との違い)で測るべきです。例えば、信頼水準95%は有意水準5%に対応し、信頼水準の95%と99%の違いは有意水準も5%と1%の違いに等しい。
#統計改革 関連のまとめ
↓

compatibility interval→相性区間
compatible→相性が良い
incompatible→相性が悪い
例文: 95%相性区間は、特定のモデルと閾値5%の下で、データの値と比較的相性が良いとみなされるパラメータの範囲である。



























