#統計 biostatistics.ucdavis.edu/sites/g/files/… [slide] Advancing...

1

#統計

biostatistics.ucdavis.edu/sites/g/files/…
[slide] Advancing statistics reform: Ways to improve thinking and practice in the face of resistance
Sander Greenland
2022

の音声解説m4aファイル
genkuroki.github.io/audio/76%20%5B…

約45分もある。以上のpdfを見ながらとダウンロードしてm4aファイルを聴くと良い。

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

biostatistics.ucdavis.edu/sites/g/files/…
Advancing statistics reform: Ways to improve thinking and practice in the face of resistance (slide)
Sander Greenland
2022

の音声概要 v3.0

これは珍しく17分53秒もの長さになった。通常は10分以内。認知バイアスの問題について少し詳しいかも。

2

#統計次の講演スライドの日本語音声解説(約38分)

bfr-akademie.de/media/wysiwyg/…
[slide] Proper presentation and interpretation of statistics for causality assessment and policy input
Sander Greenland 2023

長いのでm4aファイルのダウンロードがお勧め→genkuroki.github.io/audio/77%20%5B…

38:26

3

最近の関連スレッド

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#統計 NotebookLMで作った以下の論文の動画解説

scholar.google.co.jp/scholar?cluste…
Semantic and cognitive tools to aid statistical science: replace confidence and significance by compatibility and surprise
Z. Rafi, S. Greenland
BMC medical research methodology, 2020

                            4
                        
#統計 このスレッドで紹介した2つの音声解説は、特に統計学を若い人達に教える仕事をしている人やしていた人達は特に聴くべきだと思います。

グリーンランドさんは「結果的に社会悪に繋がる統計学を教えてしまわないようにするための具体的な提案」をしています。

正直、耳が痛い。

                            5
                        
#統計 おそらくグリーンランド氏の最も有名な研究はロビンズ氏とパール氏とともに疫学に因果推論を導入したことです。現在では常識になっている必要不可欠な道具のパイオニア。

統計学の使い方についての基本的な事柄について論文検索を行うとほぼ常にGreenland氏の論文がヒットして来ます。

6

#統計 bfr-akademie.de/media/wysiwyg/… pp.41-42の機械翻訳

因果図式を使う因果推論の開発者の一人であるグリーンランドさんによるその位置付けが「科学的推論のための道具の1つ」になっている点は面白いと思います。

因果推論についてはもっと広い科学的推論の視点が重要だということなのだと思います。

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#統計次の講演スライドの日本語音声解説(約38分)

bfr-akademie.de/media/wysiwyg/…
[slide] Proper presentation and interpretation of statistics for causality assessment and policy input
Sander Greenland 2023

長いのでm4aファイルのダウンロードがお勧め→genkuroki.github.io/audio/77%20%5B…

7

#統計 bfr-akademie.de/media/wysiwyg/… pp.43-44の機械翻訳

確率ではなく、因果が大事。

余談: 因果推論で必要なモデルは、各種の変数達の同時確率分布だけでは記述できず、因果構造や行為(介入)に関する情報を追加する必要があります。

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#統計次の講演スライドの日本語音声解説(約38分)

bfr-akademie.de/media/wysiwyg/…
[slide] Proper presentation and interpretation of statistics for causality assessment and policy input
Sander Greenland 2023

長いのでm4aファイルのダウンロードがお勧め→genkuroki.github.io/audio/77%20%5B…

8

#統計統計学について確率分布の理論の応用であるかのように説明してしまった場合には、正直に「ここで説明した方法は複雑な現実ではそのままでは使えない」と言っておかないとまずい。

どうしてそのままでは使えないかの説明では失敗の実例を説明する必要がある。

予測の失敗の例
↓

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#統計 1936年の大統領選挙の予測失敗の原因についてずっと誤解していたことの訂正

scholar.google.co.jp/scholar?cluste…
“President” Landon and the 1936 Literary Digest Poll:
Were automobile and telephone owners to blame?
D. Lusinchi
Social Science History, 2012

の音声概要。

9

#統計 1936年の米国大統領選挙の予測失敗の件についてhq1つ上の投稿のリンク先で紹介している論文を参照。

現代の選挙予測失敗についてはGelmanさんのブログを参照
↓
statmodeling.stat.columbia.edu/2025/08/27/aim…

10

#統計

arxiv.org/abs/1909.08583
To Aid Scientific Inference, Emphasize Unconditional Compatibility Descriptions of Statistics
Sander Greenland, Zad Rafi, Robert Matthews, Megan Higgs
29 Jul 2022
の音声解説

m4aファイル: genkuroki.github.io/audio/78%20To%…

条件付きでない解釈(記述)が基本！

25:28

11

#統計 P値や信頼区間だけではなく、ベイズでの事後確率の類については普通は「モデルが妥当ならば」という前提の条件付き解釈が述べられてきました。そしてその前提条件は忘れられてしまうことも普通！😱

モデルの妥当性を仮定しない条件付きでない解釈の仕方がこの論文では解説されています。
↓

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#統計

arxiv.org/abs/1909.08583
To Aid Scientific Inference, Emphasize Unconditional Compatibility Descriptions of Statistics
Sander Greenland, Zad Rafi, Robert Matthews, Megan Higgs
29 Jul 2022
の音声解説

m4aファイル: genkuroki.github.io/audio/78%20To%…

条件付きでない解釈(記述)が基本！

                            12
                        
#統計 モデルの妥当性を仮定しない条件付きでない解釈は実は簡単で、例えば、仮説HのP値は

　統計モデル+仮説Hと
　データの値の相性の良さの指標

だと解釈すればよい。ベイズでの仮説Hの事後確率は

　統計モデル+事前分布+データの値と
　仮説Hの相性の良さの指標

だと解釈すればよい。

                            13
                        
#統計 モデルも含めてデータの値との相性の良さを見るという条件付きでない解釈には、統計学の教科書全般に蔓延している怪しげな説明から逃れられるというメリットがあるので、統計学入門の講義をする側のストレスも減らしてくれます。

特に論理を重視する生き方をして来た数学者にとってありがたい。

14

#統計

arxiv.org/abs/1909.08583
To Aid Scientific Inference, Emphasize Unconditional Compatibility Descriptions of Statistics
Sander Greenland, Zad Rafi, Robert Matthews, Megan Higgs
29 Jul 2022
の動画解説1

14:09

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#統計

arxiv.org/abs/1909.08583
To Aid Scientific Inference, Emphasize Unconditional Compatibility Descriptions of Statistics
Sander Greenland, Zad Rafi, Robert Matthews, Megan Higgs
29 Jul 2022
の音声解説

m4aファイル: genkuroki.github.io/audio/78%20To%…

条件付きでない解釈(記述)が基本！

15

#統計 NotebookLMで同じソースの動画解説を作り直してみました。これも悪くないです。

arxiv.org/abs/1909.08583
To Aid Scientific Inference, Emphasize Unconditional Compatibility Descriptions of Statistics
Sander Greenland, Zad Rafi, Robert Matthews, Megan Higgs
29 Jul 2022
の動画解説2

11:18

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#統計

arxiv.org/abs/1909.08583
To Aid Scientific Inference, Emphasize Unconditional Compatibility Descriptions of Statistics
Sander Greenland, Zad Rafi, Robert Matthews, Megan Higgs
29 Jul 2022
の音声解説

m4aファイル: genkuroki.github.io/audio/78%20To%…

条件付きでない解釈(記述)が基本！

16

#統計以上の動画解説を見た人は、nature 2019に掲載された統計的有意性の廃止を提案した論文が、どのように廃止すると提案しているかを大体分かったと思う。

P値を廃止するのではなく、P値や信頼区間の解釈を相性の良さによる正直な解釈に変更して、統計的有意性による安易な二分法をやめるだけ。

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#統計統計的有意性の廃止を訴えた超有名な論文の音声概要を作り直しました。この音声概要は結構傑作！

scholar.google.co.jp/scholar?cluste…
Scientists rise up against statistical significance
Valentin Amrhein, Sander Greenland, and Blake McShane
nature 2019

m4aファイル: genkuroki.github.io/audio/66%20Sci…

17

#統計統計的有意性の廃止提案論文 nature 2019 の日本語音声解説をまた作り直した。この音声解説は非常に詳しい。

scholar.google.co.jp/scholar?cluste…
Scientists rise up against statistical significance
Valentin Amrhein, Sander Greenland, and Blake McShane
nature 2019

m4a: genkuroki.github.io/audio/79%20Sci…

37:13

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#統計統計的有意性の廃止を訴えた超有名な論文の音声概要を作り直しました。この音声概要は結構傑作！

scholar.google.co.jp/scholar?cluste…
Scientists rise up against statistical significance
Valentin Amrhein, Sander Greenland, and Blake McShane
nature 2019

m4aファイル: genkuroki.github.io/audio/66%20Sci…

18

#統計統計的有意性の廃止提案論文 nature 2019 の日本語動画解説も作りました。

ポイント: compatibility→相性の良さと訳すと分かり易くなる。

scholar.google.co.jp/scholar?cluste…
Scientists rise up against statistical significance
Valentin Amrhein, Sander Greenland, and Blake McShane
nature 2019

9:24

                            19
                        
#統計 「統計的有意性の廃止」は「P値<5%であるか否かで白黒付けることの廃止」を意味しています。

P値自体の廃止は提案していないことに注意。
P値関数の使用を推奨している。

信用区間やベイズ因子によるベイズ的な二分法についても同様に問題ありだとしている。

この辺りへ誤解は非常に多い。

20

#統計 nature 2019の統計的有意性廃止提案論文では、人為的な閾値によって安易に白黒付ける二分法の廃止を訴えているので、例えばベイズ因子による二分法も批判しています。

これはベイズか非ベイズかという軸の問題ではありません。

scholar.google.co.jp/scholar?cluste…

21

#統計統計ソフトのアウトプットを

　モデル全体とデータの値の相性の良さ(compatibility)の記述

になっていると解釈させることは

　報告の謙虚さ正直さを推進するための処方箋

になっています。信頼区間をcompatibility区間に改名することはこのように解釈する必要があります。

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#統計モデルの妥当性を仮定しない条件付きでない解釈は実は簡単で、例えば、仮説HのP値は

　統計モデル+仮説Hと
　データの値の相性の良さの指標

だと解釈すればよい。ベイズでの仮説Hの事後確率は

　統計モデル+事前分布+データの値と
　仮説Hの相性の良さの指標

だと解釈すればよい。

22

#統計 𝕏なんかで医学論文の結果の紹介を「有意差があった/なかった」と説明して終わりになっているものはほとんど役に立たない。そういう紹介が目に入ったせいでおかしな印象操作をされずに済むように原論文を見るはめになる。大迷惑。

統計的有意性は科学コミュニケーションを害している。

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#統計統計ソフトのアウトプットを

　モデル全体とデータの値の相性の良さ(compatibility)の記述

になっていると解釈させることは

　報告の謙虚さ正直さを推進するための処方箋

になっています。信頼区間をcompatibility区間に改名することはこのように解釈する必要があります。

                            23
                        
#統計 このスレッドおよびリンク先の別スレッドにある音声解説と動画解説の内容は、論文にある統計分析の結果の紹介を健全に行うための処方箋の解説にもなっています。

24

#統計 Amrhein-Greenland-McShane nature 2019の統計的有意性の廃止提案論文のエッセンスは、さらにGelmanさんを共著者に付け加えたJAMAへのレター(のプレプリント AGGM 2019)で読めます。

こちらは非常に短いのですが、感動的に分かり易く書かれています。

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

AGGM 2019の最後の段落

【科学における再現性の危機は、信頼できない知見の出版によって引き起こされたものではありません。～むしろ、再現性の危機は、信頼できない知見が信頼できるものとして提示されているために生じています。】

github.com/genkuroki/genk…

25

#統計統計的有意性の毒は𝕏のようなSNSでの雑談レベルに浸透してしまっています。

「差がある」という発言に対して、統計学半可通が「その差は統計的に有意なの？」と言い返す。

こういうのが雑談レベルでも知的にバカにされるようになると良いと思います。

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#統計 𝕏なんかで医学論文の結果の紹介を「有意差があった/なかった」と説明して終わりになっているものはほとんど役に立たない。そういう紹介が目に入ったせいでおかしな印象操作をされずに済むように原論文を見るはめになる。大迷惑。

統計的有意性は科学コミュニケーションを害している。

                            26
                        
#統計 「差がある」という発言が自信過剰に見える場合には、単にその根拠を説明させればよい。説明できないなら、「差があるという主張に根拠はないのですね」で議論終了。

相手が専門家なら、研究デザインの概略とデータの取得法と統計分析の全体について詳しく説明させればよい。

                            27
                        
#統計 私なら、自信過剰に「差がある/ない」と言われたら、「差のP値関数のグラフを見せてくれ」と言いたいです。

相手のP値関数への理解度が不十分なら、「差がないという仮説のP値、差の点推定値、差の信頼区間のうち少なくとも2つを見せてくれ」と言います。これなら大抵の論文に書いてある。

                            28
                        
#統計 差がないという仮説のP値、差の点推定値、差の信頼区間のうち少なくとも2つの値を教えてもらえれば、適当な正規分布近似の仮定の下でP値関数を推定できます。

ただし、P値として信頼区間と整合性がないものを記載している論文が多く、そういう場合にはそのP値の情報は不十分な情報になります。

29

#統計 P値、点推定値、信頼区間(=相性区間)についてはP値関数全体の情報の要約にすぎないという扱いにし、P値関数を見ても得られない重要情報(特にデータの値をどのように取得したかやモデルの概略など)もクリアに説明してほしい。

P値関数
↓

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#統計図を作り直した。

「仮説θ=aとデータの値の相性の良さを表すP値」のグラフ(P値関数=相性関数)と、点推定値、95%区間、ゼロ仮説P値の関係を描いた図。

このような図が報告になくても、心の中で常にこの図をイメージすると誤解を防ぎ易くなります。

30

P値関数の最も簡単な例
↓

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#統計当たりが出る確率が未知のルーレットを20回まわしたら当たりが6回出たときの、二項分布モデルの正規分布近似を使って得たP値のグラフ。

横軸は当たりが出る確率の仮説値pです。

グラフを見ると、データの値「20回中6回」との相性が最も良い仮説値はp=0.3であることなどが分かる。

31

#統計引用【P値として信頼区間と整合性がないものを記載している論文が多く～】

これについては統計ソフトの開発者側の責任が大きい。

「すべての信頼水準の信頼区間全体」と「1つのP値関数」は一対一に対応しており、ソフト側には信頼区間と整合的なP値を表示する責任があります！

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#統計差がないという仮説のP値、差の点推定値、差の信頼区間のうち少なくとも2つの値を教えてもらえれば、適当な正規分布近似の仮定の下でP値関数を推定できます。

ただし、P値として信頼区間と整合性がないものを記載している論文が多く、そういう場合にはそのP値の情報は不十分な情報になります。

                            32
                        
#統計 信頼区間と整合的でないP値を使う人達がしこたま沢山いるという問題の背景には、大学での統計学教育で信頼区間とP値が表裏一体であるという事実を教えずに、点&区間推定とP値を使う検定が全然違う話であるかのように教えて来てしまっているという問題がある。

しかも日本限定の問題ではない。

33

#統計医学論文を見ると、効果の指標パラメータθについて、

* 仮説θ=0のP値
* θの点推定値
* θの95%信頼区間 (α=5%)

の3点セットが報告されていることが多いのですが、これらについて添付画像のようにバラバラにイメージするのは損な考え方になります。続く

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#統計

* ゼロ仮説θ=0のP値
* θの点推定値
* θの信頼区間

の3つをバラバラにイメージすると添付画像のようになります。これは分かりにくいです。

点推定値を信頼区間の中にプロットしてもゼロ仮説θ=0のP値との一体感がなくて分かりにくい。続く

34

#統計

* 仮説θ=0のP値
* θの点推定値
* θの95%信頼区間 (α=5%)

の背景には、θの仮説値にP値(=データの値との相性の良さ)を対応させるP値関数が存在していて、それらはP値関数の要約に過ぎない。

こういう図をイメージできると直観が働き易くなります！

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#統計添付画像は

* ゼロ仮説θ=0のP値
* θの点推定値
* θの信頼区間

の3つをP値関数のグラフの上に描き込んだものです。

この図をイメージできれば上の3つの間の関係が非常に明瞭になります。上の3つは一般の検定仮説θ=aのP値全体の情報の要約に過ぎないとみなされるべきです。

35

#統計本当は、報告の読者にイメージする心的負担を課すのはよろしくなくて、

* 仮説θ=0のP値
* θの点推定値
* θの95%信頼区間 (α=5%)

の3点セットを報告するときには、添付画像のようなP値関数のグラフも報告に添付してくれると親切です。

36

#統計添付画像はとある論文の報告にあった点推定値と信頼区間からフリーハンドで適当に作った図です。

信頼区間が0をまたいでいるので有意差なしなのですが、それまでの有力仮説「1日短縮」のP値はさらに大きいのでそれも全く否定できません。

この図が見えると論文の結果を解釈し易くなります。

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#統計ゼロ仮説値の0日よりも、1日短縮仮説の-1日の方が、95%信頼区間の端点から2倍遠いので、ゼロ仮説のP値よりも1日短縮仮説のP値の方が大きいと考えられます。

ゼロ仮説のP値に関する「有意差なし」を重視するならば、1日短縮仮説はそれ以上に重視されるべきです。

                            37
                        
#統計 統計的有意性の廃止を提案しているGreenlandさん達がいつも強調していることは、「サイズaの効果がある」という仮説が有力になっていたのに、新論文の結果が「有意差なし」になった途端に「効果あり」という仮説が反証されたかのように言うのは誤りだということです。

実例は容易に見つかる。

38

#統計次の講演スライドの日本語動画解説

bfr-akademie.de/media/wysiwyg/…
[slide] Proper presentation and interpretation of statistics for causality assessment and policy input
Sander Greenland 2023

22:29

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#統計次の講演スライドの日本語音声解説(約38分)

bfr-akademie.de/media/wysiwyg/…
[slide] Proper presentation and interpretation of statistics for causality assessment and policy input
Sander Greenland 2023

長いのでm4aファイルのダウンロードがお勧め→genkuroki.github.io/audio/77%20%5B…

39

#統計次の講演スライドの動画解説

biostatistics.ucdavis.edu/sites/g/files/…
[slide] Advancing statistics reform: Ways to improve thinking and practice in the face of resistance
Sander Greenland
2022

この動画解説の良い所は110ページもある統計学の改革スライドの内容を短くまとめていること。

11:20

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#統計

biostatistics.ucdavis.edu/sites/g/files/…
[slide] Advancing statistics reform: Ways to improve thinking and practice in the face of resistance
Sander Greenland
2022

の音声解説m4aファイル
genkuroki.github.io/audio/76%20%5B…

約45分もある。以上のpdfを見ながらとダウンロードしてm4aファイルを聴くと良い。

40

#統計さらにその動画解説のP値関連の部分を1枚の画像にまとめてみた。

* P値をデータとモデル+仮説の相性の良さ(compatibility)だと解釈
* 95%信頼区間は相性の良さが5%以上の仮説値全体の範囲
* 仮説値にP値を対応させるP値関数全体を視覚化
* S値=意外度でP値の小ささを直観的に把握

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#統計次の講演スライドの動画解説

biostatistics.ucdavis.edu/sites/g/files/…
[slide] Advancing statistics reform: Ways to improve thinking and practice in the face of resistance
Sander Greenland
2022

この動画解説の良い所は110ページもある統計学の改革スライドの内容を短くまとめていること。

41

#統計さらに「確率よりも因果」関連の部分も抜き出してみた。

Greenlandさんは、自身が開発者の一人である因果推論の考え方を使って、ゼロ仮説主義(nullism)がゼロ仮説のP値を大きくする方向のハッキングに使える「倹約的でない選択」の原因になることを指摘している。

この点はちょっと面白い。

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#統計次の講演スライドの動画解説

biostatistics.ucdavis.edu/sites/g/files/…
[slide] Advancing statistics reform: Ways to improve thinking and practice in the face of resistance
Sander Greenland
2022

この動画解説の良い所は110ページもある統計学の改革スライドの内容を短くまとめていること。

42

#統計 Greenlandさんによる「統計的有意性の廃止」の提案は、所謂「青年将校」的なものではなく、すでにGreenlandさん達が実践して来たことを他人に勧めているに過ぎないことに注意が必要です。

だから提案の具体的な部分を見ると結構穏健で実行可能性に十分配慮した内容になっています。

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#統計

discourse.datamethods.org/t/principles-a…
での投稿1,2の音声による要約。

Sander Greenlandさんは40年間ずっと自分が共著者に含まれる報告で"significant"の語を使うことを拒否し続くけて来たそうです！自分の名前を一度だけ削除させたことがあったらしい。

痛快な話。

genkuroki.github.io/audio/#19

                            43
                        
#統計 「統計的有意性の廃止」の提案の背景にある基本的な考え方は

Science Before Statistics (統計学よりも科学を)

Causality Before Probability (確率よりも因果を)

など。「統計的有意性の廃止」というキャッチーな部分のみの目を奪われると大事なことを見失ってしまう。

44

#統計 biostatistics.ucdavis.edu/sites/g/files/… のpp. 20, 26, 27の機械翻訳

Brownらは1を含まない信頼区間[1.17, 2.17]を得た後に、IPTW HDPS調整で1をぎりぎり含まない信頼区間[0.997, 2.59]を得た。

これには因果推論を用いた幅を広げる方向への信頼区間ハッキングの疑いがある。

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#統計さらに「確率よりも因果」関連の部分も抜き出してみた。

Greenlandさんは、自身が開発者の一人である因果推論の考え方を使って、ゼロ仮説主義(nullism)がゼロ仮説のP値を大きくする方向のハッキングに使える「倹約的でない選択」の原因になることを指摘している。

この点はちょっと面白い。

45

#統計再強調。Greenlandさん達による統計的有意性廃止の提案はP値の廃止を含みません。

実際には、ゼロ仮説「効果なし」のP値だけではなく、任意の数値aに関する仮説「効果の大きさはaである」のP値も計算することを推奨している。

統計的有意性廃止の提案は「もっとP値を使え」という提案を含む。

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#統計さらにその動画解説のP値関連の部分を1枚の画像にまとめてみた。

* P値をデータとモデル+仮説の相性の良さ(compatibility)だと解釈
* 95%信頼区間は相性の良さが5%以上の仮説値全体の範囲
* 仮説値にP値を対応させるP値関数全体を視覚化
* S値=意外度でP値の小ささを直観的に把握

                            46
                        
#統計 統計的有意性の廃止関係の議論において、P値自体を悪物扱いしている人達は理解度が最低レベルの人達です。

非常に困ったことにそういうレベルの人達がおかしな解説を他人にして社会的に負の貢献をしまくっている。

私以外の人達もそういう行為をきちんと非難した方が良いと思います。

                            47
                        
#統計 統計的有意性廃止の提案は、P値がワルモノであることを意味しておらず、むしろゼロ仮説以外の仮説のP値も使うことを推奨している。

さらに、統計的有意性廃止の提案は、P値ではなく信頼区間を使うというアイデアや、P値ではなくベイズを使うという考え方も否定しています。

俗説は全部誤り。

                            48
                        
#統計 統計的有意性の廃止の提案は一見過激に見えますが、実際には過去の資産をすべて有効活用する非常に穏健な方針。

P値も信頼区間もベイズもデータの値とモデルの相性の良さの定量化という解釈によってすべて比較的安全に使える道具として肯定的に評価する方針。

                            49
                        
#統計 統計的有意性の廃止の提案は、

* nullism (ゼロ仮説主義、ゼロ仮説への過剰なこだわり)
* dichotomania (二分法への執着)
* model reification (モデルと現実の混同)

のような統計学の応用時に生じ易い認知バイアス達の排除の応用の1つに過ぎない。

                            50
                        
#統計 統計的有意性の廃止の提案は以下を__否定__している:

* P値<5%か否かによる安易な二分法
* ベイズファクターに関する閾値を使った安易な二分法
* 信頼区間やベイズ信用区間が帰無値をまたいているか否かによる安易な二分法

しかし、P値も信頼区間もベイズも否定していない。

                            51
                        
#統計 Science Before Statistics (科学を統計学よりも優先)、Causality Before Statistics (因果を確率よりも優先)という方針は、Greenlandさんの提案とMcElreathさんのStatistical Rethinkingで共通しています。

そしてGreenlandさんは構造的因果モデルを使う因果推論の開発者達の一人です。

52

#統計画像訂正

❌意外度 = log₂(P-value)
⭕️意外度 = -log₂(P-value)

訂正版
↓

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#統計さらにその動画解説のP値関連の部分を1枚の画像にまとめてみた。

* P値をデータとモデル+仮説の相性の良さ(compatibility)だと解釈
* 95%信頼区間は相性の良さが5%以上の仮説値全体の範囲
* 仮説値にP値を対応させるP値関数全体を視覚化
* S値=意外度でP値の小ささを直観的に把握

#統計 biostatistics.ucdavis.edu/sites/g/files/… [slide] Advancing...

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