カウンターヌル

統計学、特に心理学的データの統計分析において、カウンターヌルは研究結果の理解と提示を助けるために使用される統計量です。これは効果量を中心に展開され、効果量とは、ある効果の平均大きさを標準偏差で割ったものです。^{[ 1 ]}

カウンターヌル値とは、帰無仮説と同様にデータによって裏付けられる効果量のことです。^{[ 2 ]}特に、結果が平均値に関して対称な分布から抽出された場合、カウンターヌル値は観測された効果量のちょうど2倍になります。

帰無仮説は、対立仮説と比較検証するために設定された仮説です。したがって、反帰無仮説は、帰無仮説の代わりに用いられると、元の帰無仮説「差がない」と同じ p値を生成する対立仮説です。^{[ 3 ]}

一部の研究者は、 p値に加えて反証を報告することで、2つのよくある判断ミスに対抗できると主張している。^{[ 4 ]}

選択された統計的有意水準で帰無仮説を棄却できなかったということは、観測された「効果」の大きさがゼロであることを意味すると仮定する。
特定のp値で帰無仮説が棄却されるということは、測定された「効果」が統計的に有意であるだけでなく、科学的にも重要であることを意味すると仮定する。

これらの恣意的な統計的閾値は不連続性を生み出し、不必要な混乱と人為的な論争を引き起こします。^{[ 5 ]}

他の研究者は、これらの一般的なエラーに対処する手段として信頼区間を好む。 ^{[ 6 ]}

参考文献

↑パシュラー、ハロルド・E.、スティーブンス、SS（2002）。スティーブンスの実験心理学ハンドブック。チチェスター：ジョン・ワイリー・アンド・サンズ。138、422頁。ISBN 0-471-44333-6対ヌル検定は、「効果量」と呼ばれるますます一般的になっている指標を中心に展開されます。これは基本的に、何らかの効果の平均大きさ（例えば、2 つの条件間の平均差）を標準偏差（通常は条件全体でプールされる）で割ったものです。
↑ルービン、ドナルド・B.、ローゼンタール、ロバート、ロスノウ、ラルフ・L. (2000).行動研究における対比と効果量：相関的アプローチ. ケンブリッジ、英国：ケンブリッジ大学出版局. p. 5. ISBN 0-521-65258-8。
↑ Iacobucci, Dawn (2005). "編集者より" (PDF) . Journal of Consumer Research . 32 : 6– 11. doi : 10.1086/430648 . 2005年11月8日にオリジナル(PDF)からアーカイブ済み。 2007年8月1日に取得。
↑ Rosenthal, R.; Rubin, DB (1994). "効果量の反ヌル値: 新しい統計量" . Psychological Science . 5 (6): 329–334 . doi : 10.1111/j.1467-9280.1994.tb00281.x .
↑パシャー（2002）、348ページ：「（帰無仮説を）棄却する／棄却しないという二分法は、この分野を混乱と人為的な論争で満たしている。」
↑ Boik, Robert J. (2001). "Review of Contrasts and Effect Sizes in Behavioral Research: A Correlational Approach by Robert Rosenthal, Ralph L. Rosnow & Donald B. Rubin". Journal of the American Statistical Association . 96 (456): 1528– 1529. doi : 10.1198/jasa.2001.s432 . JSTOR 3085927 .標準化された効果量尺度の区間推定値が必要な場合は、固定された信頼係数を持つ信頼区間を構築する方がより合理的なアプローチです。

さらに読む

Rosnow, RL、および Rosenthal, R. (1996). 他者の発表データにおける対比、効果量、および反証の計算：研究利用者のための一般的な手順。心理学的方法、1、331-340

[1] パシュラー、ハロルド・E.、スティーブンス、SS（2002）。スティーブンスの実験心理学ハンドブック。チチェスター：ジョン・ワイリー・アンド・サンズ。138、422頁。ISBN 0-471-44333-6対ヌル検定は、「効果量」と呼ばれるますます一般的になっている指標を中心に展開されます。これは基本的に、何らかの効果の平均大きさ（例えば、2 つの条件間の平均差）を標準偏差（通常は条件全体でプールされる）で割ったものです。

[2] ルービン、ドナルド・B.、ローゼンタール、ロバート、ロスノウ、ラルフ・L. (2000).行動研究における対比と効果量：相関的アプローチ. ケンブリッジ、英国：ケンブリッジ大学出版局. p. 5. ISBN 0-521-65258-8。

[3] Iacobucci, Dawn (2005). "編集者より" (PDF) . Journal of Consumer Research . 32 : 6– 11. doi : 10.1086/430648 . 2005年11月8日にオリジナル(PDF)からアーカイブ済み。 2007年8月1日に取得。

[Rosenthal1994-4] Rosenthal, R.; Rubin, DB (1994). "効果量の反ヌル値: 新しい統計量" . Psychological Science . 5 (6): 329–334 . doi : 10.1111/j.1467-9280.1994.tb00281.x .

[5] パシャー（2002）、348ページ：「（帰無仮説を）棄却する／棄却しないという二分法は、この分野を混乱と人為的な論争で満たしている。」

[6] Boik, Robert J. (2001). "Review of Contrasts and Effect Sizes in Behavioral Research: A Correlational Approach by Robert Rosenthal, Ralph L. Rosnow & Donald B. Rubin". Journal of the American Statistical Association . 96 (456): 1528– 1529. doi : 10.1198/jasa.2001.s432 . JSTOR 3085927 .標準化された効果量尺度の区間推定値が必要な場合は、固定された信頼係数を持つ信頼区間を構築する方がより合理的なアプローチです。

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関連項目

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