例1
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#統計 悪しきフローチャート統計学の例関連
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#統計 例7
McElreathさんのStatistical Rethinking 2nd ed.の第1章では、悪しきフローチャート統計学をゴーレム(自動泥人形)と呼んで批判している。
悪しきフローチャート統計学の伝統化は日本だけの問題ではない。
McElreathさんのStatistical Rethinking 2nd ed.の第1章では、悪しきフローチャート統計学をゴーレム(自動泥人形)と呼んで批判している。
悪しきフローチャート統計学の伝統化は日本だけの問題ではない。
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#統計 例8
フローチャートではなく、添付画像のように表形式になっていることもある。
正規分布でないときに安易にMann-WhitneyのU検定に誘導することは相当に有害な誤りです。
サンプルサイズに関する都市伝説も結構普遍的。
med-statacademy.com/storage/movief…
フローチャートではなく、添付画像のように表形式になっていることもある。
正規分布でないときに安易にMann-WhitneyのU検定に誘導することは相当に有害な誤りです。
サンプルサイズに関する都市伝説も結構普遍的。
med-statacademy.com/storage/movief…
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#統計 悪しきフローチャート統計学の例
例9 この問題が世界的であることを示す例の1つ(例7も参照)
【データが正規分布に従わない場合、または不等分散がある場合は、Wilcoxon テストや Kruskal-Wallis テストなどのノンパラメトリック テストを使用できます。】は誤り。不等分散だとKW検定はダメ。
例9 この問題が世界的であることを示す例の1つ(例7も参照)
【データが正規分布に従わない場合、または不等分散がある場合は、Wilcoxon テストや Kruskal-Wallis テストなどのノンパラメトリック テストを使用できます。】は誤り。不等分散だとKW検定はダメ。
#統計 悪しきフローチャート統計学の例
例10 word-in-the-world.com/2023/03/18/sta…
正規分布でなければt検定を使えないという誤解の普及によって、無条件では使えないWolcoxonの順位和検定を安易に使う危険行為に多くの統計学ユーザーが誘導されてしまっている。
例10 word-in-the-world.com/2023/03/18/sta…
正規分布でなければt検定を使えないという誤解の普及によって、無条件では使えないWolcoxonの順位和検定を安易に使う危険行為に多くの統計学ユーザーが誘導されてしまっている。
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#統計 悪しきフローチャート統計学に反対している事例
それは素晴らしいです！
統計ソフトの側が「正規性検定→パラメトリックとノンパラメトリックの選択」のような悪しきフローチャート統計学の悪しき慣習を明瞭に否定して行くことは、大事な貢献になると思います。
それは素晴らしいです！
統計ソフトの側が「正規性検定→パラメトリックとノンパラメトリックの選択」のような悪しきフローチャート統計学の悪しき慣習を明瞭に否定して行くことは、大事な貢献になると思います。
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#統計 悪しきフローチャート統計学の事例
例12: 丹後俊郎著『統計学のセンス』
Mann-WhitneyのU検定は不等分散の場合に使うべきではなく、等分散でもダメな場合があるのに、不等分散の場合に勧めてしまっている。
例12: 丹後俊郎著『統計学のセンス』
Mann-WhitneyのU検定は不等分散の場合に使うべきではなく、等分散でもダメな場合があるのに、不等分散の場合に勧めてしまっている。
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#統計 悪しきフローチャート統計学の事例
例12
等分散でも使えない場合があるのに、不等分散の場合にMann-WhitneyのU検定を勧めてしまう初歩的な誤りは日本に限ったものではない。
↓
例12
等分散でも使えない場合があるのに、不等分散の場合にMann-WhitneyのU検定を勧めてしまう初歩的な誤りは日本に限ったものではない。
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#統計 悪しきフローチャート統計学の例1の情報のアップデート
Rを用いた データ解析の基礎と応用2025
石川 由希（名古屋大学生命理学）
2025年7月14日-7月18日
の comicalcommet.github.io/r-training-202… 以降より
「正規分布でなければt検定を使えない」や「F検定の結果でStudentとWelchを使い分ける」と誤解
↓
Rを用いた データ解析の基礎と応用2025
石川 由希（名古屋大学生命理学）
2025年7月14日-7月18日
の comicalcommet.github.io/r-training-202… 以降より
「正規分布でなければt検定を使えない」や「F検定の結果でStudentとWelchを使い分ける」と誤解
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#統計 石川由希さんは何年も続けてフローチャート統計学を解説している。
仮説検定でP値>5%なら【態度を保留するのが正解】とか、正規性検定で【正規性があることは言えない】と書いているのに、P値が大きいときに【「正規性あり」と判断】すると書いている。
内的整合性さえない。これも継続中。
仮説検定でP値>5%なら【態度を保留するのが正解】とか、正規性検定で【正規性があることは言えない】と書いているのに、P値が大きいときに【「正規性あり」と判断】すると書いている。
内的整合性さえない。これも継続中。
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#統計 このスレッドで紹介した悪しきフローチャート統計学の事例を他にも知っている人がいたら教えてください。
#統計 悪しきフローチャート統計学の事例13
P値や信頼区間の解釈の仕方も伝統的ないつものダメなやつ。Greenlandさん達の a guide to misinterpretations doi.org/10.1007/s10654… を引用しているが、全然理解していない。Greenlandさんの講演スライド biostatistics.ucdavis.edu/sites/g/files/… を参照するべき。
P値や信頼区間の解釈の仕方も伝統的ないつものダメなやつ。Greenlandさん達の a guide to misinterpretations doi.org/10.1007/s10654… を引用しているが、全然理解していない。Greenlandさんの講演スライド biostatistics.ucdavis.edu/sites/g/files/… を参照するべき。
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