#統計 うわっ！

以前から危惧していた通りに、アメリカ統計学界のASA声明に違反しているP値の使い方を仮定している問題が出題されたようだ。

こういう問題を作った人とそのまま出すことを許可した人達に何らかのペナルティーが課せられるべきだと思いました。続く

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#統計 大学で統計学を数十年間教えて来た人達であっても、ASA声明の厳しい批判を理解していない人たちは、こういう問題を出しても良いと多分思っています。

そういう人達は結果的に次世代の若い人達の知的レベルを下げることに貢献している。

統計学教育の内容が伝統的に酷いことは深刻な問題。

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#統計 統計学教育のスタンダードがASA声明 biometrics.gr.jp/news/all/ASA.p… 的にはトンデモであることについては、佐藤俊哉先生の講義動画を参照して下さい。

高校生にアメリカ統計学会が誤りだと言っていることを教える伝統を我々の世代は作ってしまうかもしれない。高校の数学の教科書の内容も酷い。

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#統計 現実の高校生達の大部分は高校の数学の教科書通りに仮説検定について習っているので、アメリカ統計学会の声明で統計学の誤用扱いされているやり方を学んでいることになります。

以前は18歳以上でされていたトンデモ教育が15歳の子にされるようになってしまった。

普通はなかなか見れない暴挙。

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#統計 アメリカ統計学会が出した伝統的に蔓延している統計学の誤用を指摘した声明(ASA声明)関連情報。

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#統計 件の問題文における

【この仮説のもとで、かたよりなく選ばれた 35人のうち 23人以上が「キャンペーンAの方がよい」と回答する確率が5%未満であれば、その仮説は誤っていると判断】

の部分はASA声明の添付画像の部分に違反しているやり方になっています。

biometrics.gr.jp/news/all/ASA.p…

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#統計 モデルが正しく、データの取得法にも何の瑕疵がなくても、帰無仮説が正しい可能性(確率)が非常に高い場合には、P値<5%となったときの帰無仮説が正しい(条件付き)確率はかなり高くなります(典型的な場合には数十%の確率になる)。

P値は最終判断のために使える情報の1つでしかない。

#統計 ASA声明的には、P値は参考情報の１つに過ぎないのですが、統計学教育の伝統(悪しき伝統)では、まるでP値だけを使って判断して良いかのように教えて来た。

そういうのはダメだとアメリカ統計学会ははっきり言っており、しかも、それは科学的には普通に常識的な意見に過ぎないということ。

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#統計 P値な信頼区間についてどのように教えるべきか、についてはGreenlandさん達が穏健で合理的に見える提案をずっとして来ています。Greenlandさんの講演スライドが率直で分かり易いです。

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#統計 アメリカ統計学会の声明(ASA声明) scholar.google.co.jp/scholar?cluste… が出たのは2016年なので、日本での高校数学に仮説検定をねじ込むことの実施時の非トンデモ化に十分間に合っていたのですが、高校数学に仮説検定をねじ込んだ勢力はそれをサボったわけです。

きちんと責任の所在をはっきりさせるべき。

#統計 間違っていたら申し訳ないのですが、多くの人が受験している統計検定で出されている問題でも同様のトンデモが標準的になっている疑いがあると思います。

その辺の事情を知っている人がいたら、どうなっているかについて教えて下さい。

#統計 おそらく、𝕏上にも責任を取るべき立場かもしれない人たちがいると思います。そういう人達にこのスレッドの情報を伝えてくださる人がいると助かります。

#統計 うわっ。

共通テストの問題は基本を理解していない人達が作っているということですね。高校の数学の教科書も同様。責任を取らなければいけない人達が沢山いる。

たくさんいるがゆえに、無知無能に基いて教科書を執筆したり共通テストの問題を作ったりした人達は責任を取らない可能性が高い。

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#統計 添付画像は toshintimes.com/uploadPdfs/bac… より。

こういう問題が(また)出題される可能性があることを知った高校生は、ASA声明に反するやる方を高校生時代に一所懸命勉強するようになる。

大学入学後に脱洗脳が必要になる。

#統計 こういう問題を平気で作れてしまうレベルの教養しかない人は統計学の問題を作るチームから外さないとまずい。そして誰かがASA声明についてスタッフに解説して、2度とこの手の問題が作られたりしないようにする必要がある。

ASA声明は2016年に出版されたので知らないではさすがにすまされない。

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#統計 分岐スレッドへ

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#統計 仮説検定の結果をそのまま最終的判断とすることがまるで普通であるかのように説明している教科書は、少なくともNeyman-PearsonのPearsonによる1955年の論文には反しています。検定は「最終的な意思決定の形成を助ける道具」に過ぎません。

統計学の教科書はこのPearson (1955)を無視している。

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#統計 Neymanの弟子のLehmannは1993年の論文で、仮説検定による二分法的な結果だけを報告するのではなく、普段はP値(=帰無仮説が棄却される有意水準の下限)の値を報告し、必要に応じて閾値未満かどうかにも触れると良いとしています。

やはり検定は最終的な二分法的意思決定を与えないとされている。

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#統計 「帰無仮説が棄却されるか否か」の二値的情報よりも、P値=「帰無仮説が棄却される有意水準の下限」の方が多くの情報を持っているし、さらに帰無仮説「効果はゼロ」以外の「効果はaである」(aは任意の数値)という検定仮説達のP値全体(P値関数)なら圧倒的に豊富な情報を持っています。

詳しくは↓

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#統計 最終的な意思決定を助けるために、そのP値全体はデータの数値とモデルの相性の良さの様子を適切に要約すると手段の1つであり、P値全体の持つ情報は区間推定と点推定の情報も持っています。

P値の取り扱いについてはGreenlandさん達が勧めているやり方が合理的です。
↓

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