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1 ：2019/03/23 〜 最終レス ：2019/05/05
「真実はいつもひとつ」のはずですが、真実を確かめるために実験したとしても、必ず1つの結果が得られるわけではありません。例えば薬を投与したとして、効果があるのかないのか実験するとき、「薬の効果は偶然ではない」と統計学的に判断できたとき、その結果を「有意」と呼びます。しかし、この「有意」という言葉に振り回されていると科学者800人が反対意見を表明しています。

Scientists rise up against statistical significance
https://www.nature.com/articles/d41586-019-00857-9

'Statistical Significance' Is Overused And Often Misleading : Shots - Health News : NPR
https://www.npr.org/sections/health-shots/2019/03/20/705191851/statisticians-call-to-arms-reject-significance-and-embrace-uncertainty

20世紀初頭に統計学の開祖、ロナルド・フィッシャーは有意差検定という手法を開発。有意差検定は、薬の効果が「ある」のか「ない」のかははっきりとわからない場合においても、「薬の効果がない」という確率を求め、「ある」のか「ない」のかを結論づけようという手法でした。有意差検定では実験の計測結果から「P値」と呼ばれる確率変数を計算します。例えば、実験結果が起こりえる確率が95％以上である場合は、P値は0.05以下になります。慣例的に科学者は「P値が0.05以下、つまりこの事象が起こりえる確率は95％以上ならば、この実験結果は偶然ではない」と判断し、「有意である」としていました。当初、「有意であるかどうか」は「この実験結果は95％以上の確率で起こりえる」ということを示しているだけのはずでしたが、次第に「有意かどうか」が研究結果の結論を左右するようになり、「研究が発表されるかどうか」や「実験が助成金を受けられるかどうか」などまで支配するようになっているとのこと。
https://i.gzn.jp/img/2019/03/22/scientists-against-statistical-significance/blackboard-with-maths-statistics-equations-and-PZ6Q57W.jpg

アメリカ統計学協会事務局長ロン・ワッサースタイン氏は「実験結果を改ざんして、P値を自分の望む数値に近づける研究者や、実験に意義がある場合でも有意ではないために実験結果を公表しない研究者もいる」と述べています。一般の人々と同様に、科学者も「統計的に有意であれば結果は真である」と信じがちです。ノースウェスタン大学のブレイク・マクシェーン氏は「実験の状況により、実験結果がガラッと変わり得ることはあり得りえます。『真』か『真でない』のかの2択ではなく、もっと曖昧な結論、例えば健康に害があるかもしれない食べ物を食べるならば、『有害か』『無害か』ではなく、『健康に対するリスクはどれくらいだろう』ということを考えることが大切です」とコメントしています。

GIGAZINE
https://gigazine.net/news/20190322-scientists-against-statistical-significance/

2 ：
>>1
ただの言葉遊びで的外れなこと言っているだけじゃん
有意か有意でないかはゼロイチに決まっているだろう
有意でない、という結果は、その実験方法で有意性が認められないということであって、有意性を得るなら別の実験方法を試すべきという実験結果だ

＞食べ物を食べるならば、『有害か』『無害か』ではなく、『健康に対するリスクはどれくらいだろう』ということを考えることが大切です」

たとえとして完全に的外れ

3 ：
ロスマン先生「きちんと95%CIを記述せよ」

4 ：
科学者「８％でも有意にしてくれ」

5 ：
宇宙も生物も存在してるよな

ありえんくらいの微小な確率の組み合わせなのに

6 ：
全くその通りだな。
実験結果なりを有意かそうでないかの離散的に評価するのは妥当ではない。
確率の話なんだし連続値に決まってる。
まぁ門外漢にはバイナリで示してくれた方が分かりやすくはあるが、結局は数字の大小で比較してるわけだから馬鹿らしい。

でもいろいろと代替案が必要なんじゃないかね。

7 ：
統計的有意性という概念それ自体を放棄すべきだという話だね。

8 ：
どうすればいい、というのがないと。
どうなってればいいの？

9 ：
>>2
薬の実験があったとして担当者が怖い顔のいかついおっさんだらけだった場合と若い娘だらけだった場合でそう言いきれるかな

10 ：
過去の事例を検討すると
有意差があると書いたほうが　優位なんだよなぁ　ぷっ

★巡航ミサイルにF-35用長距離ミサイルから　滑空弾　春のミサイル祭り
http://yamatotakeru999.jp/jsm1.html

★はやぶさ2 水の起源に迫るリュウグウの探査開始　開発が進む新型H-IIIロケット
http://yamatotakeru999.jp/haya2.html

11 ：
え？？
危険率10%って言えばいいんじゃないの？

例えば、危険率0.1%でも、社会問題になることって多いのも現実。
1000人に1人がイジメで自殺してたら大問題。

研究目的に応じて、許容される危険率が違うのは当然。
それを論理的に説明すればいいだけ。

12 ：
「このクスリがあなたに効く確率は９５％です」と書けばよかろう
そうすれば９０％や８０％も値段を下げれば売れる；

13 ：
言いたいことはわかるが、けっき指標がないから統計学を作ったのにそれを否定したら何を信じりゃいいのよ？

グラフ眺めてなんか違いがあるんじゃねって勘で決めるのか？

14 ：
統計処理をしても
おなじ実験を１０００回やったら
何回か逆の結論が出ることもあるだろうから
それを使えば逆の結論も導ける

15 ：
ガンが50%の確率で治る薬とかならすごい需要あるよな

16 ：
健康番組の食材の話もどこか似たようなところがあるね
「きく」か「きかないか」でいうと「効く」って話しかしなくて
年間どれだけ摂取すると、どれだけの違いがでるのか
大きな違いがでるのか、ほんの少しの違いだけなのか
そこがあいまい

17 ：
>>2
そもそもの有意の判定基準そのものが慣例に過ぎない

書いてある常識も知らず読めません

18 ：
>>16
個体差があるからねぇ。無理ゲ〜かも（笑）

19 ：
>科学者は「P値が0.05以下、つまりこの事象が起こりえる確率は95％以上ならば、この実験結果は偶然ではない」と判断し、

つまり、後100回実験をすれば 95回は薬が効き、5回は利かないということだろう
薬としては 充分じゃないの

20 ：
アインシュタインは 統計が嫌いで、統計力学も認めなかった

死ぬ直前の言葉が
「神様は不確実な物は作らない」
だったという伝説が残っている

21 ：
お前らが白黒はっきりしろとか言うからだぞ
反省しろ

22 ：
データが真実、捏造でないなら、「有意なもの」は、説明変数と結果が、本当につながっている可能性が高い。
「有意でないもの」は、まだまだよくわからないというだけのことだ。
別の条件を加味すると「有意」なのかもわからない。
科学者は意味と限界を理解し使えばいい。
世間のことは、そもそも、宗教の世界もありなのだから、何を言っても仕方ない。

23 ：
有為
有意

昔の本だと有為と書いてる方が多かったが
今は圧倒的に有意の方が優位

24 ：
>>19
毒性と副作用と値段と効くまでの期間も加味しないと、有用かどうかは分からない

25 ：
>>19
効く割合について言っていることは正しい

26 ：
>>20
それ量子力学

27 ：
>>1
＞実験結果を改ざんして、P値を自分の望む数値に近づける研究者や
それ去年、医療過誤をねつ造して隠蔽しようとしてマスコミに全部バラされた、東京大学付属病院と、
出した論文が全部ねつ造だらけで撤回騒ぎになって傍系ラボに全責任を押し付けて逃げた東京大学医学部と、
インチキ論文を量産しまくりサイエンス誌から「これ以上ねつ造するな馬鹿」と叱られた鉄門倶楽部のオハナシ？

28 ：
部長や課長を騙すにはこの数字の有効性は絶大だぞ。理工系出身の奴等でも統計に
詳しい奴は多くないから反論される恐れはない。現場のオペレーターはシッカリ勉強して
チャンスを掴め。

29 ：
キム仮説

30 ：
>>5
99％の有意でおまえは存在できない。

31 ：
＞２０　アインシュタインっておっさんは算数が出来なかったこと有名なんじゃよ、知らんの？
　　　　　で、算数の得意な嬶をもらった（後で離婚）。　やつの論文の得体の知れない方程式
　　　　　は、その嬶が書いたもんじゃろ。　算数屋って生物はな、その式の物理学的意味合い
　　　　　なんぞに全く興味が無いから、物理的意味不明の式に何の違和感もないのよ。

32 ：
>>27
捏造するなら統計使わなくても何とでもなるよな。
それこそ手をかざしただけで嘘のように治ったて本に書いときゃいい。

33 ：
今は効果量の時代

34 ：
数の暴力だしな

35 ：
エダノン「４％でも有意ですわ」

36 ：
■

つまり

ベイズ統計が最高　って話。

事前水準とか　　真の頻度論的状態が　一つ、与えられなくてはならない。
でも　実際　こんな想定は不可能なので、それを元に　有意水準が　どれくらいだとかぁ　ほとんど　　安倍晋三の妄想科学に近い。

だから
ベイズだと　その辺　適当な確率を　自身の勝手な経験から　持ってこれるし、周りの人間が　その確率採用
、何かいい　とか　思えれば　それで　　ロンを展開できる。
まぁ　こっちも　　なんか　如何わしいけど。。。。。。。。。。。。。。。。。。
安倍の不正統計みたいにはなりにくい。
だって　　実感が無いのに　　実質賃金が下がってるのに　　景気はいい。いざなみ景気、超えたとかぁ　　これなら　　言い張ることもできない？？？？みたいな？

37 ：
>>28
部長課長の前に、文科省のエリートキャリア官僚様が騙されたるわ

ただ、昨秋発覚した、鉄門倶楽部の白痴による東大付属病院カテーテル医療事故隠蔽は、文科省と厚労省が怒りまくったからなぁ

ねつ造と改ざんしか出来ない東大医学部の「落書き」量産論文に毎年何千億円も科研費Sを投入する価値はないと理解してるから、
もう世の中の部長課長も統計の魔法に騙されにくくなるんじゃ無いの？

38 ：
経団連さんの言うことを聞いてると分母をゆがめた、俺たちをだましやすいデーターを出してくれるのです
いうことを聞くときは総合職だけの給料データー、聞かないときは派遣込みのデーターを提出ってね

39 ：
・


■
ベイズ統計がいいとかぁ
言い出したの
米国だろ。　あの　ゲイツとかも　　偉そうに　叫んでたし。

まぁ
アメリカは　自国が　　世界ナンバーワン　としかぁ　　思っていないし。

40 ：
科学における信憑性は、結局のところ、科学者による投票で決まるのだろうか？

41 ：
統計学は歴史的産物である
http://pastport.jp/user/sheltem2/timeline/勤労統計不正事件の年表/event/p0usKu7j39E

42 ：
「嘘には三つある。

普通の嘘と、真っ赤な嘘と、統計だ」

マーク・トウェインのこの言葉に、
笑うか納得したならば、
本書は不要だ
（でないなら、本書を読むと愕然とする）。

http://dain.cocolog-nifty.com/myblog/2009/05/post-b9f7.html

https://ja.wikipedia.org/wiki/嘘、大嘘、そして統計

43 ：
ロナルドエーフィッシャーが理論構築して約100年たったのに
こんなに回りが理解できないとは夢にも思わなかっただろうな

44 ：
そのp値を示すだけで良いんじゃないの？

45 ：
なーんかゼロイチ理論臭い奴が居るな
有意差という考えが悪いんじゃなくて、悪用するアホと過剰に礼賛するアホが多いのが問題なだけだぞ

46 ：
>>1も含めて誰も有意差を理解してないじゃないか。
ここ本当に科学ニュース＋？

47 ：
第一種の過誤と第二種の過誤をきとんと理解しないとこうなるわな

48 ：
>>19
違うんだなあ。全然違う。
実はもう少し正解に近いけど間違ってる解釈をしている場合があって、
これが一流の研究者にも意外に多い。

49 ：
統計的有意性とP値に関するASA声明
http://biometrics.gr.jp/news/all/ASA.pdf

50 ：
ダメな統計学
http://id.fnshr.info/wp-content/uploads/sites/2/2014/12/stat_done_wrong.pdf

51 ：
>>1
＞「この実験結果は95％以上の確率で起こりえる」ということを示しているだけのはずでしたが、
・・・
＞『有害か』『無害か』ではなく、『健康に対するリスクはどれくらいだろう』ということを考えることが大切です」

両方できるのが分散分析や主成分分析
メジャーな国際学術誌だとP値だけじゃなくて分散分析表を乗せることが義務付けられてることが多いけどマイナーどころはそういうのなし
政府の疫学調査機関であってもP値のみ公表してドヤってる場合が多い
こういうのはやめてもらいたいわ

52 ：
信頼区間と仮説検定の話か
読むまで忘れてたけどこの2つじゃ確かにリスクはわからんね

53 ：
これは自分も思ってた
実験の結果が云々ではなくて有意差を出すための実験をすることに違和感を感じてた
でも自分には代替案も出せなかったし、そもそもそんな頭脳はなかった
結局修士で研究からサヨナラすることになった

54 ：
統計学の検定は正直うさんくさい

55 ：
>>2
もっかい記事読んでこいw

56 ：
p値自体がわかりにくい概念なうえに、
有意差があることと、その学問で意味のある差があること
が混同されているからもはやわけわからないことになっている。

57 ：
どっかで線引きしないとな

どこで線引きするかと言う問題
それは経験的、総合的、主観的に判断するしかない「決め」の問題

58 ：
統計的に優位って
プロ野球で10ゲーム差つけて優勝したチームがリーグ最強であることは統計的には優位でない、とか
そういう話だろ？

一般人の感覚とは違うよな

59 ：
交流戦が始まって負け越しが一度しかないパ・リーグが
交流戦でセ・リーグより強いというのも統計的には有意ではないらしい

60 ：
出たデータの前処理が大事って、総理府統計局が言ってた

61 ：
>>2
お前現場の研究者じゃないだろ
業界ではP値なんて便宜上使ってるだけというコンセンサスが醸成されつつあるぞ
特に>>1のような医薬ではな

62 ：
>>60
そこのトリックや研究者の流儀には触れずに、数学的に反対なんだよ
ちなみに、統計局のはただ出す数字だから関係ない。統計にも毎年にきちんと公表するのと
こういう集めて解析的にする二種類ある

63 ：
昨日のエーザイのだってこの話みてーなもんだろ
おそろしい

64 ：
P値を減らすために独立試行の数増やすように教官が指導すんのはホント酷いと思った

分散が大きくて重なるんならそれが自然の状態であってそう記述すりゃいいんだし、P値が下がらんでも平均値間に実験仮説を支持出来るだけの差異が見出だせたらそれでええやろと

65 ：
>>1 よくわからんな　統計的有意というのは、統計的には意味があるよって事だから
別に良い気がする　それを受け取る側が、「100%正しいんだな」とか白黒思考になるのが問題であって
説明してもわからない人はスルーすればいいだけかと

66 ：
>>65
統計的に意味があるよなんて言えないと言うこと

67 ：
民衆の知的水準が追い付いていない
数字が出てるだけで正しいと考えるアホが多すぎるから統計詐欺が横行してしまう

68 ：
え〜 何をいまさら。
「数学に証明は有害」って主張するようなものじゃないか。

69 ：
これはその通り
明らかに結果に差があるのにp値だけで有意差無しって、その差が何から来るのかもっと追求しろと

70 ：
>>19
全然違うだろ

71 ：
>アメリカ統計学協会事務局長ロン・ワッサースタイン氏は「実験結果を改ざんして、P値を自分の望む数値に近づける研究者や、実験に意義がある場合でも有意ではないために実験結果を公表しない研究者もいる」と述べています。

まともな研究者ならサンプル増やすっての

>一般の人々と同様に、科学者も「統計的に有意であれば結果は真である」と信じがちです。

まともな研究者なら有意じゃなきゃあ発表に値しないし、他人が有意じゃない結果を出しても追試には値
しないと考えるだけ

72 ：
語感が不適当と言う主張なんだろうけれど、それ以前に用語の意味を理解させる方が先決だろｗ

73 ：
>>71
有意差がなかったら発表する意味がないってのがそもそも間違いだと言ってる

74 ：
>>73
だからそれが間違いだと俺は言ってるのに、お前馬鹿だろ

75 ：
>>74
だからその考えが間違いだと俺は言ってる

76 ：
そりゃ統計学はサンプリングと分析(解釈)の問題が付きまとうからな
突き詰めたら絶対に変なことになる
さらに銭やな、製薬会社の財力はすさまじいものがある
統計的有意はまさにそれでは？でも銭には勝てないんだよ、それも真実だね

77 ：
細胞1000個の中に薬を一滴たらして観察すると、0-9個の細胞がガン化しました
1%未満の効果なのでこの薬の影響でガン化になるとは言えませんし、有意では無いので公表するのも控えましょうか

78 ：
そもそも反対表明してる奴こそ賛成か反対かの２択から選択してるだろ
そこまで言うなら30%は反対だとか言えよw

79 ：
>>73
有意差がなければ発表する意味がない、は科学的に妥当な考えだろ
「○％の有意水準で有意差があると判定された」とは「100回実験すれば○回ぐらいは逆の結論に至る実験データが得られてしまう」ということであり、
要は誤差が大きすぎていい加減な実験なので実験条件を改良しろということ
そして、有意差がない＝有意水準を高く設定しなければ有意と判断されない＝頻繁に別の結論に至る実験データが出てしまう＝再現性が低い
ということなのでそんなものを発表したところでその価値はゼロに等しい

80 ：
>>75
やっぱり馬鹿じゃん

81 ：
>>71
サンプル数を増やすと誤差分散は減っていく
よってサンプル数を極端に増やせば有意でないものも有意と結論付けることができる
つまりサンプル数増やせばいいというのは常に最良の手段になるわけではないことや、
とにかく有意と結論付けたい場合にサンプル数を増やす手口が有効なことは統計学では常識

82 ：
統計学は奥が深すぎて・・・
ちょっとかじった程度じゃお手上げだ。

83 ：
普段使われる5％有意も問題多くてな
20回のうち1回は誤った結果が導かれるのは
年100件とか試験やってると非常に困る

84 ：
>>11
統計的な操作を行って、取り扱いやすい『大多数』を取り出すと、それが95％に近い数字に
なるのであって、95％が目的だったわけじゃない。
90％を優位とすると、統計的操作がかなり違ってくる。

85 ：
★

　ゼロか弌か、だろ。　小数値ってのが、そもそも怪しいんだよ。数の概念として

★

86 ：
★

　　例：　ゲーデルの不確実性理論　←こんなのウソ。　絶対的な力は存在する。　　それは、みんな、確実に最後は、死ぬ！って事実だ。

★

87 ：
★

　１００％　みんな、死ぬ！　

★

88 ：
>>81
>よってサンプル数を極端に増やせば有意でないものも有意と結論付けることができる

馬鹿ばっかだな

89 ：
助成金の有無とかは何かしらの判断材料が必要なんだけど、
この人達はその合否判定の代替案を出しているの？
言いたい事は理解出来るけど、現実社会ではただの理想論だぞ。

90 ：
熱力学第二法則も統計的有意

91 ：
チンパンジーの前にタイプライターを置く。
チンパンジーがランダムにキーボードを押して文字が印刷される。
そのタイプされた文字列が新約聖書のマタイ伝の全文と一致する可能性は
限りなくゼロに近い。しかし、ゼロとは言い切れない。

92 ：
>>89
記事の趣旨は有意性検定を使うなと言ってるわけではなくて有意性検定至上主義になるなと言っているだけだぞ
薬の効果に関して言えば、有意か否か＝効果があるか否か、ではなく同じ実験をもう一回行うと同様に効果があるというデータが得られる確率がいくらかを示すにすぎない
だから代替案としては、きちんと統計学を学んで実験結果を理解して助成金を出すか判断しろというだけのこと
現実の実験には必ず誤差があるのでそもそもどんな指標を考案しても薬の効果が100%あるかないかなど判定する方法は存在しないのに、その100%の判定指標として有意か否かを誤用していた

93 ：
統計学は単なる道具であって学問ではない

94 ：
有意でないなら、発表する意味はない。
95%が気に入らないなら、あらかじめ下げておけば良いだろう。
最初に決めておく事が重要で、結果が出てから決めるのは科学じゃない。

95 ：
有意水準は実験前に決めるもの、というのは統計的検定の初学者向けの参考書に必ず書かれていることだからな

96 ：
>>83
困る分野なら5%の敷居値採用し続ける人間側に問題がある
上部に1%などもっと水準の高いものを採用するように掛け合えよ

97 ：
>>94
いや全然違う
p値がある値以上だからという判断根拠がそもそも科学じゃない
事前だろうが事後だろうが同じ
０．０５だろうがそれ以下だろうが同じ

98 ：
>>97
＞p値がある値以上だからという判断根拠がそもそも科学じゃない
判断根拠＝効果の有無や大小、というならその通り
判断根拠＝実験の再現性の高さ(効果の有無には関係なし)、というならp値は判断根拠そのものとなる

99 ：
>>1
つまり、論より証拠より感情とな
それはつまり鮮人思考

100 ：
>>98
＞判断根拠＝実験の再現性の高さ(効果の有無には関係なし)、というならp値は判断根拠そのものとなる
いやこの意味でも判断根拠にはならん
いくつならいいかよくわからん実験の再現性の高さっぽさ
くらい意味しか持てない


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