統計的有意性

統計的仮説検定において、^{[ 1 ]}^{[ 2 ]}帰無仮説が真である場合に、少なくとも同程度に極端な結果が非常にまれである場合に、結果は統計的に有意である。^[³^]より正確には、研究で定義された有意水準は、 $\alpha$ は、帰無仮説が真であるという条件の下で、研究が帰無仮説を棄却する確率です。^{[ 4 ]}また、結果のp値は、 $p$ は、帰無仮説が真であるという前提の下で、少なくとも同程度に極端な結果が得られる確率である。^{[ 5 ]}研究の基準によれば、結果は、次の場合に統計的に有意であると言われる。 $p\leq \alpha$ [ ⁶^]^[^{7 ]}^{[ 8 ]}^{[ 9 ]}^{[ 10 ]}^{[ 11 ]}^{[ 12 ]}研究の有意水準はデータ収集前に選択され、通常は5% [13] または研究分野に応じてそれよりはるかに低い値に^設定^されます。^{[ 14 ]}

母集団から標本を抽出する実験や観察では、観察された効果が標本誤差のみによって生じた可能性が常にあります。^[¹⁵^]^[¹⁶^]しかし、観察された効果のp値が有意水準以下（または同等）であれば、研究者はその効果が母集団全体の特性を反映していると結論付けることができ、^[¹^]それによって帰無仮説を棄却することができます。^[¹⁷^]

結果の統計的有意性を検定するこの手法は、20 世紀初頭に開発されました。ここでいう「有意性」という用語は重要性を意味するものではなく、統計的有意性という用語は、研究的有意性、理論的有意性、または実用的有意性とは異なります。^{[ 1 ]}^{[ 2 ]}^{[ 18 ]}^{[ 19 ]}例えば、臨床的有意性とは、治療効果の実用的重要性を指します。^{[ 20 ]}

歴史

統計的有意性は18世紀に遡り、ジョン・アーバスノットとピエール＝シモン・ラプラスの研究で、男性と女性の出生確率が等しいという帰無仮説を仮定して、出生時の人間の性比のp値を計算しました。詳細はp 値§歴史を参照してください。 ^[²¹^]^[²²^]^[²³^]^[²⁴^]^[²⁵^]^[²⁶^]^[²⁷^]

1925年、ロナルド・フィッシャーは、著書『研究者のための統計的方法』の中で、統計的仮説検定の概念を提唱し、それを「有意性検定」と呼んだ。^{[ 28 ]}^{[ 29 ]}^{[ 30 ]}フィッシャーは、帰無仮説を棄却するための便利なカットオフレベルとして、20分の1の確率（0.05）を提案した。^{[ 31 ]} 1933年の論文で、イェジー・ネイマンとエゴン・ピアソンはこのカットオフを有意水準と呼び、 $\alpha$ 彼らは次のように勧めた。 $\alpha$ データ収集の前に、事前に設定する必要があります。^{[ 31 ]}^{[ 32 ]}

フィッシャーは当初、有意水準として0.05を提案したが、このカットオフ値を固定するつもりはなかった。1956年の著書『統計的方法と科学的推論』の中で、有意水準は特定の状況に応じて設定すべきだと提言している。^{[ 31 ]}

統計的仮説検定における役割

両側検定では、有意水準 $α = 0.05の棄却域は$ 標本分布の両端に分割され、曲線下の面積の5%（白い部分）を占めます。

統計的有意性は、統計的仮説検定において極めて重要な役割を果たします。これは、帰無仮説を棄却するか採択するかを決定するために用いられます。帰無仮説とは、研究対象の現象に何の効果も存在しないという仮説です。^{[ 36 ]}帰無仮説を棄却するには、観測された結果が統計的に有意である必要があります。つまり、観測されたp値が事前に指定された有意水準よりも小さい必要があります。 $\alpha$ 。

結果が統計的に有意であるかどうかを判断するために、研究者はp値を計算します。p値は、帰無仮説が真である場合に、同じ大きさまたはより極端な効果を観察する確率です。^{[ 5 ]}^{[ 12 ]} p値が事前に定められたレベル以下（または等しい）であれば、帰無仮説は棄却されます。 $\alpha$ 。 $\alpha$ 有意水準とも呼ばれ、帰無仮説が真であるにもかかわらず、それを棄却してしまう確率（第一種過誤）を表します。通常は5%以下に設定されます。

例えば、 $\alpha$ が 5% に設定されている場合、帰無仮説が真であるという条件の下での第 I 種のエラーの条件付き確率は5 % であり、^[³⁷^]統計的に有意な結果とは、観測されたp値が 5% 以下であるものです。^[³⁸^]サンプルからデータを抽出する場合、これは棄却域が標本分布の 5% を占めることを意味します。^[³⁹^]この 5% は、片側検定のように標本分布の片側に割り当てることも、両側検定のように分布の両側に分割して、各テール (または棄却域) に分布の 2.5% を含めることもできます。

片側検定の使用は、研究課題または対立仮説が、ある物体のグループが重いか、評価における生徒の成績が良いかなど、方向性を指定しているかどうかに依存します。^{[ 3 ]}両側検定も使用できますが、片側検定の棄却域は帰無分布の一方の端に集中しており、両側検定の各棄却域の2倍のサイズ（5%対2.5%）であるため、片側検定よりも検出力が低くなります。その結果、片側検定を使用した場合、帰無仮説はより穏やかな結果で棄却される可能性があります。^{[ 40 ]}片側検定は、対立仮説の指定された方向性が正しい場合にのみ、両側検定よりも検出力があります。ただし、それが間違っている場合は、片側検定には検出力がありません。

特定分野における有意水準

素粒子物理学や製造などの特定の分野では、統計的有意性は正規分布の標準偏差またはシグマ（σ ）の倍数で表されることが多く、有意性の閾値ははるかに厳しいレベル（例えば 5σ）に設定されます。 [ ⁴¹^]^[⁴²^]^例えば、ヒッグス粒子の存在の確実性は5σ基準に基づいており、これは約 350 万分の 1 のp値に相当します。 ^[⁴²^]^[⁴³^]

ゲノムワイド関連研究などの他の科学研究分野では、5 × 10 ⁻⁸は珍しくない^{[ 44 ]}^{[ 45 ]} —実施されたテストの数が非常に多いため。

制限事項

結果が統計的に有意かどうかだけに焦点を当てた研究者は、実質的でない^{[ 46 ]}、再現性のない^{[ 47 ]}^{[ 48 ]}結果を報告する可能性がある。また、統計的有意性と実質的有意性には違いがある。統計的に有意であると判明した研究が、必ずしも実質的に有意であるとは限らない^{[ 49 ]}^{[ 19 ] 。}

効果量

効果量は、研究の実際的な意義の尺度です。^{[ 49 ]}統計的に有意な結果であっても、効果は弱い場合があります。研究結果の意義を評価するために、研究者は常にp値とともに効果量を報告することが推奨されます。効果量尺度は、標準偏差単位での2つの平均値間の距離（コーエンのdを参照）、2つの変数間の相関係数またはその2乗、その他の尺度など、効果の強さを定量化します。^[⁵⁰^]

再現性

統計的に有意な結果であっても、再現が容易ではない場合がある。^{[ 48 ]}特に、統計的に有意な結果の中には、実際には偽陽性であるものもある。結果を再現しようとする試みが失敗するたびに、その結果が偽陽性である可能性が高くなる。^{[ 51 ]}

課題

一部の学術誌における過剰使用

2010年代から、一部の学術誌は、有意性検定、特に $α$ = 5%の閾値の使用が、仮説の妥当性の主要な尺度として過度に依存されているのではないかと疑問を呈し始めた。^{[ 52 ]}一部の学術誌は、著者に統計的有意性検定だけでなく、より詳細な分析を行うよう奨励した。社会心理学の分野では、学術誌「Basic and Applied Social Psychology」は、掲載論文から有意性検定の使用を完全に禁止し、^{[ 53 ]}著者に仮説と影響を評価するために他の尺度を使用することを要求した。^{[ 54 ]}^{[ 55 ]}

この禁止についてコメントした他の編集者は、「Basic and Applied Social Psychology が最近行ったようにp値の報告を禁止しても、問題の症状を治療しているに過ぎないため、問題は解決しないだろう。著者、査読者、アクションエディターが正しく使用する限り、仮説検定とp値自体に問題はない」と述べている。 ^{[ 56 ]}統計学者の中には、尤度比やベイズ因子などの代替的な証拠尺度を使用することを好む者もいる。^{[ 57 ]}ベイズ統計を使用すると信頼水準を回避できるが、追加の仮定も必要となり、^{[ 57 ]}必ずしも統計的検定に関する実践を改善するとは限らない。^{[ 58 ]}

統計的有意性の広範な濫用は、メタサイエンスにおける重要な研究テーマである。^{[ 59 ]}

意義の再定義

2016年、米国統計協会（ASA）はp値に関する声明を発表し、「科学的発見（または暗黙の真実）を主張するための許可証として『統計的有意性』（一般的には「 p ≤ 0.05」と解釈される）が広く使用されていると、科学的プロセスが著しく歪められる」と述べた。^[⁵⁷^] 2017年、72人の著者からなるグループが、統計的有意性のp値閾値を0.05から0.005に変更することで再現性を高めることを提案した。^[⁶⁰^]他の研究者は、より厳格な有意性閾値を課すと、データマイニングなどの問題が悪化すると反論した。そのため、代替案として、データ収集前に柔軟なp値閾値を選択して正当化するか、 ^[⁶¹^] p値を連続的な指標として解釈し、閾値と統計的有意性を破棄するという提案がなされた。^[⁶²^]さらに、0.005に変更すると、偽陰性の可能性が高まります。偽陰性とは、研究対象の効果が実際には存在するにもかかわらず、検査でそれが示されない状態を指します。^[⁶³^]

2019年には、800人以上の統計学者と科学者が科学における「統計的有意性」という用語の放棄を求めるメッセージに署名し^{[ 64 ]}、ASAは社説を発表し^{[ 65 ]}、次のように宣言した（2ページ目）。

本特集号の論文およびより広範な文献のレビューに基づき、我々は「統計的に有意」という用語の使用を完全にやめるべき時が来たと結論づける。「有意に異なる」などの派生語も同様である。 $p\leq 0.05$ 「」や「重要でない」といった表現は、言葉で表現されたり、表の中でアスタリスクで示されたり、その他の方法で表現されたりしても、そのまま残ります。

参考文献

1 2 3 Sirkin, R. Mark (2005). 「2標本t検定」.社会科学のための統計学（第3 版）. Thousand Oaks, CA: SAGE Publications, Inc. pp. 271–316 . ISBN 978-1-4129-0546-6。
1 2 Borror, Connie M. (2009). 「統計的意思決定」.認定品質エンジニアハンドブック（第3版）. ミルウォーキー、ウィスコンシン州：ASQ Quality Press. pp. 418–472 . ISBN 978-0-87389-745-7。
1 2 Myers, Jerome L.; Well, Arnold D.; Lorch, Robert F. Jr. (2010). "二項分布を用いた仮説検定の基礎の構築".研究デザインと統計分析（第3版）. ニューヨーク、NY: Routledge. pp. 65–90 . ISBN 978-0-8058-6431-1。
1 2 Dalgaard, Peter (2008). "検出力とサンプルサイズの計算". Introductory Statistics with R. Statistics and Computing. New York: Springer. pp. 155–56 . doi : 10.1007/978-0-387-79054-1_9 . ISBN 978-0-387-79053-4。
1 2 「統計的仮説検定」。www.dartmouth.edu 。2020年8月2日にオリジナルからアーカイブ済み。 2019年11月11日に取得。
↑ Johnson, Valen E. (2013年10月9日). 「統計的証拠の改訂基準」 .米国科学アカデミー紀要. 110 (48): 19313– 19317. Bibcode : 2013PNAS..11019313J . doi : 10.1073/pnas.1313476110 . PMC 3845140 . PMID 24218581 .
↑ Redmond, Carol; Colton, Theodore (2001). 「臨床的意義と統計的意義」.臨床試験における生物統計学. Wiley Reference Series in Biostatistics (第3版). 英国ウェストサセックス: John Wiley & Sons Ltd. pp. 35–36 . ISBN 978-0-471-82211-0。
↑ Cumming, Geoff (2012). Understanding The New Statistics: Effect Sizes, Confidence Intervals, and Meta-Analysis . New York, USA: Routledge. pp. 27–28 .
↑ Krzywinski, Martin; Altman, Naomi (2013年10月30日). "重要なポイント: 有意性、P値、t検定" . Nature Methods . 10 (11): 1041– 1042. doi : 10.1038/nmeth.2698 . PMID 24344377 .
↑ Sham, Pak C.; Purcell, Shaun M (2014年4月17日). 「大規模遺伝子研究における統計的検出力と有意性検定」. Nature Reviews Genetics . 15 (5): 335–346 . doi : 10.1038 / nrg3706 . PMID 24739678. S2CID 10961123 .
↑ Altman, Douglas G. (1999). Practical Statistics for Medical Research . New York, USA: Chapman & Hall/CRC. pp . 167. ISBN 978-0-412-27630-9。
1 2 Devore, Jay L. (2011). Probability and Statistics for Engineering and the Sciences (8th ed.). Boston, MA: Cengage Learning. pp. 300–344 . ISBN 978-0-538-73352-6。
↑ Craparo, Robert M. (2007). 「有意水準」. Salkind, Neil J. (編). 『測定と統計の百科事典』第3巻. Thousand Oaks, CA: SAGE Publications. pp. 889–891 . ISBN 978-1-4129-1611-0。
↑スプロール、ナタリー L. (2002). 「仮説検定」 . 『研究方法ハンドブック：社会科学の実践者と学生のためのガイド』（第2版）. メリーランド州ランハム：スケアクロウ・プレス社. pp. 49–64 . ISBN 978-0-8108-4486-5。
↑ Babbie, Earl R. (2013). 「サンプリングの論理」. 『社会調査の実践』（第13版）. Belmont, CA: Cengage Learning. pp. 185–226 . ISBN 978-1-133-04979-1。
↑ Faherty, Vincent (2008). 「確率と統計的有意性」『思いやりのある統計学：社会福祉のための応用定量分析（SPSSによる演習と説明付き）』（第1版）. Thousand Oaks, CA: SAGE Publications, Inc. pp. 127–138 . ISBN 978-1-4129-3982-9。
↑マッキルアップ、スティーブ（2006）。「確率は結果に関する意思決定に役立つ」。統計学入門：生命科学者のための入門ガイド（第1版）。英国ケンブリッジ：ケンブリッジ大学出版局。44-56ページ。ISBN 978-0-521-54316-3。
↑ Myers, Jerome L.; Well, Arnold D.; Lorch, Robert F. Jr. (2010). "t分布とその応用". Research Design and Statistical Analysis (第3版). New York, NY: Routledge. pp. 124–153 . ISBN 978-0-8058-6431-1。
1 2 Hooper, Peter. 「P値とは何か？」(PDF) .アルバータ大学、数理統計科学部. 2020年3月31日にオリジナル(PDF)からアーカイブ済み。2019年11月10日に取得。
↑ Leung, W.-C. (2001-03-01). "治療効果の評価における統計的意義と臨床的意義のバランス" . Postgraduate Medical Journal . 77 (905): 201– 204. doi : 10.1136/pmj.77.905.201 . ISSN 0032-5473 . PMC 1741942 . PMID 11222834 .
↑ Brian, Éric; Jaisson, Marie (2007). "Physico-Theology and Mathematics (1710–1794)". The Descent of Human Sex Ratio at Birth . Springer Science & Business Media. pp. 1–25 . ISBN 978-1-4020-6036-6。
↑ジョン・アーバスノット (1710)。「男女の出生に見られる一定の規則性から導かれる神の摂理の論証」(PDF)。ロンドン王立協会の哲学的トランザクション。27 ( 325–336 ): 186–190。doi : 10.1098 / rstl.1710.0011。
↑ Conover, WJ (1999)、「第3.4章：符号検定」、実践ノンパラメトリック統計学（第3版）、Wiley、pp. 157–176、ISBN 978-0-471-16068-7
↑スプレント、P. (1989)、応用ノンパラメトリック統計手法（第2版）、チャップマン＆ホール、ISBN 978-0-412-44980-2
↑スティグラー、スティーブン・M. (1986). 『統計の歴史：1900年以前の不確実性の測定』ハーバード大学出版局、 225-226頁。ISBN 978-0-674-40341-3。
↑ベルハウス、デイビッド (2001)、「ジョン・アーバスノット」、CC ヘイデ、E. セネタ編、『世紀の統計学者』、シュプリンガー、 39–42ページ、ISBN 978-0-387-95329-8
↑アンダース・ハルド（1998）「第4章偶然か計画か：有意性検定」『1750年から1930年までの数理統計学の歴史』ワイリー、 65ページ
↑カミング、ジェフ（2011）。「帰無仮説の有意性から効果量の検定へ」。『新しい統計学の理解：効果量、信頼区間、メタ分析』。多変量応用シリーズ。英国イーストサセックス：ラウトレッジ。pp. 21–52。ISBN 978-0-415-87968-2。
↑フィッシャー、ロナルド A. (1925).研究者のための統計的方法. エジンバラ、英国: オリバー・アンド・ボイド. 43ページ. ISBN 978-0-05-002170-5。{{cite book}}ISBN /日付の不一致（ヘルプ）
↑ポレティエク、フェンナ H. (2001). 「テストの形式理論」.仮説テスト行動. 認知心理学論文集（第1版）. イースト・サセックス、イギリス：サイコロジー・プレス. pp. 29–48 . ISBN 978-1-84169-159-6。
1 2 3 Quinn, Geoffrey R.; Keough, Michael J. (2002).生物学者のための実験計画とデータ分析（第1版）。ケンブリッジ、英国：ケンブリッジ大学出版局。pp . 46–69。ISBN 978-0-521-00976-8。
↑ Neyman, J.; Pearson, ES (1933). "The testing of statistical hypotheses in relation to probabilities a priori". Mathematical Proceedings of the Cambridge Philosophical Society . 29 (4): 492–510 . Bibcode : 1933PCPS...29..492N . doi : 10.1017/S030500410001152X . S2CID 119855116 .
↑「統計的有意性に関する結論は、信頼区間を用いることで導き出すことができます。信頼区間に効果ゼロの値が含まれない場合、統計的に有意な結果が得られたとみなすことができます。」 Prel, Jean-Baptist du; Hommel, Gerhard; Röhrig, Bernd; Blettner, Maria (2009). "信頼区間かP値か？ . Deutsches Ärzteblatt Online . 106 (19): 335– 9. doi : 10.3238/arztebl.2009.0335 . PMC 2689604 . PMID 19547734 .
↑ StatNews #73: 重複する信頼区間と統計的有意性
↑ Neyman, J. (1937). "Outline of a Theory of Statistical Estimation Based on the Classical Theory of Probability". Philosophical Transactions of the Royal Society A . 236 (767): 333– 380. Bibcode : 1937RSPTA.236..333N . doi : 10.1098/rsta.1937.0005 . JSTOR 91337 . S2CID 19584450 .
↑ Meier, Kenneth J.; Brudney, Jeffrey L.; Bohte, John (2011).公共および非営利行政のための応用統計学（第3版）。ボストン、マサチューセッツ州：Cengage Learning。pp. 189–209。ISBN 978-1-111-34280-7。
↑ Healy, Joseph F. ( 2009).統計学の基礎：社会調査のためのツール（第2版）。ベルモント、カリフォルニア州：Cengage Learning。pp. 177–205。ISBN 978-0-495-60143-2。
↑ McKillup, Steve (2006). Statistics Explained: An Introductory Guide for Life Scientists (1st ed.). Cambridge, UK: Cambridge University Press. pp. 32–38 . ISBN 978-0-521-54316-3。
↑ヘルス、デイビッド（1995）。生物学のための実験計画と統計学入門（第1版）。ボストン、マサチューセッツ州：CRCプレス。pp. 123–154。ISBN 978-1-85728-132-3。
↑ヒントン、ペリー R. (2010). 「有意性、誤差、検出力」.統計学解説（第3版）. ニューヨーク、NY: ラウトレッジ. pp. 79–90 . ISBN 978-1-84872-312-2。
↑ヴォーン、サイモン（2013）。科学的推論：データからの学習（第1版）。ケンブリッジ、英国：ケンブリッジ大学出版局。pp. 146–152。ISBN 978-1-107-02482-3。
1 2 Bracken, Michael B. (2013). Risk, Chance, and Causation: Investigating the Origins and Treatment of Disease (1st ed.). New Haven, CT: Yale University Press. pp. 260–276 . ISBN 978-0-300-18884-4。
↑フランクリン、アラン（2013）。「プロローグ：シグマの台頭」。『基準の変遷：20世紀の素粒子物理学実験』（第1版）。ペンシルベニア州ピッツバーグ：ピッツバーグ大学出版局。pp. ii– iii。ISBN 978-0-8229-4430-0。
↑ Clarke, GM; Anderson, CA; Pettersson, FH; Cardon, LR; Morris, AP; Zondervan, KT (2011年2月6日). 「遺伝子症例対照研究における基本的な統計解析」 . Nature Protocols . 6 (2): 121–33 . doi : 10.1038 / nprot.2010.182 . PMC 3154648. PMID 21293453 .
↑ Barsh, GS; Copenhaver, GP; Gibson, G; Williams, SM (2012年7月5日). "ゲノムワイド関連研究のガイドライン" . PLOS Genetics . 8 (7) e1002812. doi : 10.1371/journal.pgen.1002812 . PMC 3390399 . PMID 22792080 .
↑ Carver, Ronald P. (1978). "統計的有意性検定に反対する論拠". Harvard Educational Review . 48 (3): 378–399 . doi : 10.17763/haer.48.3.t490261645281841 . S2CID 16355113 .
↑ Ioannidis, John PA (2005). 「発表された研究結果のほとんどが誤りである理由」 PLOS Medicine 2 ( 8) e124. doi : 10.1371/journal.pmed.0020124 . PMC 1182327 . PMID 16060722 .
1 2 Amrhein, Valentin; Korner-Nievergelt, Fränzi; Roth, Tobias (2017). "地球は平らである (p > 0.05): 有意水準と再現不可能な研究の危機" . PeerJ . 5 e3544. doi : 10.7717/peerj.3544 . PMC 5502092 . PMID 28698825 .
1 2 Hojat, Mohammadreza; Xu, Gang (2004). "効果量の訪問者ガイド". Advances in Health Sciences Education . 9 (3): 241– 9. doi : 10.1023/B:AHSE.0000038173.00909.f6 . PMID 15316274 . S2CID 8045624 .
↑ペダズル、エラザール J.シュメルキン、リオラ P. (1991)。測定、設計、および分析: 統合されたアプローチ(学生編)。ニューヨーク州ニューヨーク: Psychology Press。180 ～ 210ページ。ISBN 978-0-8058-1063-9。
↑ Stahel, Werner (2016). 「再現性における統計的問題」.再現性の原理、問題、実践、展望. pp. 87–114 . doi : 10.1002/9781118865064.ch5 . ISBN 978-1-118-86497-5。
↑ 「CSSMEセミナーシリーズ： p値と帰無仮説有意性検定（NHST）パラダイムに関する議論」。www.education.leeds.ac.uk 。リーズ大学教育学部。 2016年12月1日取得。
↑ノヴェラ、スティーブン（2015年2月25日）。「心理学ジャーナルが有意性検定を禁止」。サイエンスベースドメディシン。
↑ Woolston, Chris (2015-03-05). "心理学誌がP値を禁止" . Nature . 519 (7541): 9. Bibcode : 2015Natur.519....9W . doi : 10.1038/519009f .
↑ Siegfried, Tom (2015-03-17). "P値禁止：ジャーナルにとっては小さな一歩、科学にとっては大きな飛躍" . Science News . 2016-12-01に閲覧。
↑アントナキス、ジョン（2017年2月）。「より良い科学を行うために：発見の興奮から政策的含意まで」（PDF ）。リーダーシップ・クォータリー。28 （1）：5–21。doi：10.1016 /j.leaqua.2017.01.006。
1 2 3 Wasserstein, Ronald L.; Lazar, Nicole A. (2016-04-02). "ASAのp値に関する声明：背景、プロセス、および目的" . The American Statistician . 70 (2): 129– 133. doi : 10.1080/00031305.2016.1154108 .
↑ García-Pérez, Miguel A. (2016-10-05). "帰無仮説有意性検定に対して偽証してはならない" . Educational and Psychological Measurement . 77 (4): 631– 662. doi : 10.1177/0013164416668232 . ISSN 0013-1644 . PMC 5991793 . PMID 30034024 .
↑ Ioannidis, John PA; Ware, Jennifer J.; Wagenmakers, Eric-Jan; Simonsohn, Uri; Chambers, Christopher D.; Button, Katherine S.; Bishop, Dorothy VM; Nosek, Brian A.; Munafò, Marcus R. (2017年1月). "再現可能な科学のためのマニフェスト" . Nature Human Behaviour . 1 (1): 0021. doi : 10.1038/s41562-016-0021 . PMC 7610724 . PMID 33954258 .
↑ Benjamin, Daniel; et al. (2018). "統計的有意性の再定義" . Nature Human Behaviour . 1 (1): 6– 10. doi : 10.1038/s41562-017-0189-z . hdl : 10281/184094 . PMID 30980045 .
↑チャウラ、ダルミート (2017) 。「P値に対する『万能』閾値は批判にさらされている」 . Nature . doi : 10.1038/nature.2017.22625 .
↑ Amrhein, Valentin; Greenland, Sander (2017). "統計的有意性を再定義するのではなく、削除する". Nature Human Behaviour . 2 (1): 0224. doi : 10.1038/s41562-017-0224-0 . PMID 30980046 . S2CID 46814177 .
↑ Vyse, Stuart (2017年11月) 「科学の統計的目標を動かす」 . csicop.org . CSI . 2018年7月10日取得。
↑ McShane, Blake; Greenland, Sander; Amrhein, Valentin (2019年3月) 「科学者たちが統計的有意性に立ち向かう」 Nature . 567 ( 7748): 305–307 . Bibcode : 2019Natur.567..305A . doi : 10.1038/d41586-019-00857-9 . PMID 30894741 .
↑ロナルド・L・ワッサースタイン;シルム、アレン L.ラザール、ニコール A. (2019-03-20)。「超えた世界への移行」「p < 0.05」「 .アメリカ統計学者. 73 (補遺1): 1– 19. doi : 10.1080/00031305.2019.1583913 .

さらに読む

Imbens, Guido W. 2021. "統計的有意性、p値、および不確実性の報告" Journal of Economic Perspectives 35 (3): 157–74.
リディア・デンワース、「重大な問題：標準的な科学的手法が批判にさらされている。何か変化はあるのか？」、サイエンティフィック・アメリカン、第321巻、第4号（2019年10月）、62～67ページ。「1925年以来、ほぼ1世紀にわたって実験結果の統計的有意性を判断するために p値が使用されてきたことは、多くの科学分野において確実性の錯覚と再現性の危機をもたらしてきた。統計分析を改革しようとする動きが強まっている…一部の研究者は統計的手法の変更を提案している一方、他の研究者は「有意な」結果を定義するための閾値を撤廃しようとしている。」(63ページ)
ジリアック、スティーブン、ディアドラ・マクロスキー（2008）『統計的有意性の崇拝：標準誤差がいかに雇用、正義、そして命を奪うか』Wayback Machineに2010年6月8日にアーカイブ済み。ミシガン大学出版局、アナーバー、2009年。ISBN 978-0-472-07007-7レビューと評価：（ジリアック編集）
トンプソン、ブルース（2004）。「心理学と教育における「意義」の危機」。社会経済学ジャーナル。33（5）：607–613。doi：10.1016 /j.socec.2004.09.034。
Chow, Siu L., (1996).統計的有意性: 根拠、妥当性、有用性(2013年12月3日にWayback Machineにアーカイブ済み) 、統計的方法入門シリーズ第1巻、 Sage Publications Ltd、ISBN 978-0-7619-5205-3―統計的有意性は特定の状況下では有用であると主張する。
クライン、レックス、（2004）。有意性検定を超えて：行動研究におけるデータ分析方法の改革、ワシントンDC：アメリカ心理学会。
ヌッツォ、レジーナ（2014）。科学的方法：統計的エラー。Nature Vol . 506、p. 150-152（オープンアクセス）。p値に関するよくある誤解を解説。
コーエン、ジョセフ（1994）。Wayback Machineに 2017 年 7 月 13 日にアーカイブされました。地球は丸い (p<.05)。American Psychologist。第 49 巻、997-1003 ページ。帰無仮説統計検定の問題点をレビューしています。
Amrhein, Valentin; Greenland, Sander; McShane, Blake (2019-03-20). 「科学者たちが統計的有意性に立ち向かう」 Nature 567 ( 7748 ): 305–307 . Bibcode : 2019Natur.567..305A . doi : 10.1038/d41586-019-00857-9 . PMID 30894741 .

外部リンク

「数学用語の最も古い使用例（S）」という記事には、歴史的な情報を提供する「意義」という項目が含まれています。
「統計的有意性検定の概念（2022年9月7日にWayback Machineにアーカイブ）」（1994年2月）：ブルース・トンプソンによる記事。ワシントンDCのERIC評価情報センターがホスト。
「結果が『統計的に有意』であるとはどういう意味か？」(日付なし): ワシントンD.C.のジョージ・メイソン大学統計評価サービスによる記事

[Sirkin-1] 1 2 3 Sirkin, R. Mark (2005). 「2標本t検定」.社会科学のための統計学（第3 版）. Thousand Oaks, CA: SAGE Publications, Inc. pp. 271–316 . ISBN 978-1-4129-0546-6。

[Borror-2] 1 2 Borror, Connie M. (2009). 「統計的意思決定」.認定品質エンジニアハンドブック（第3版）. ミルウォーキー、ウィスコンシン州：ASQ Quality Press. pp. 418–472 . ISBN 978-0-87389-745-7。

[Myers_et_al-p65-3] 1 2 Myers, Jerome L.; Well, Arnold D.; Lorch, Robert F. Jr. (2010). "二項分布を用いた仮説検定の基礎の構築".研究デザインと統計分析（第3版）. ニューヨーク、NY: Routledge. pp. 65–90 . ISBN 978-0-8058-6431-1。

[Dalgaard-4] 1 2 Dalgaard, Peter (2008). "検出力とサンプルサイズの計算". Introductory Statistics with R. Statistics and Computing. New York: Springer. pp. 155–56 . doi : 10.1007/978-0-387-79054-1_9 . ISBN 978-0-387-79053-4。

[:0-5] 1 2 「統計的仮説検定」。www.dartmouth.edu 。2020年8月2日にオリジナルからアーカイブ済み。 2019年11月11日に取得。

[Johnson-6] Johnson, Valen E. (2013年10月9日). 「統計的証拠の改訂基準」 .米国科学アカデミー紀要. 110 (48): 19313– 19317. Bibcode : 2013PNAS..11019313J . doi : 10.1073/pnas.1313476110 . PMC 3845140 . PMID 24218581 .

[Redmond_and_Colton-7] Redmond, Carol; Colton, Theodore (2001). 「臨床的意義と統計的意義」.臨床試験における生物統計学. Wiley Reference Series in Biostatistics (第3版). 英国ウェストサセックス: John Wiley & Sons Ltd. pp. 35–36 . ISBN 978-0-471-82211-0。

[Cumming-p27-8] Cumming, Geoff (2012). Understanding The New Statistics: Effect Sizes, Confidence Intervals, and Meta-Analysis . New York, USA: Routledge. pp. 27–28 .

[Krzywinski_and_Altman-9] Krzywinski, Martin; Altman, Naomi (2013年10月30日). "重要なポイント: 有意性、P値、t検定" . Nature Methods . 10 (11): 1041– 1042. doi : 10.1038/nmeth.2698 . PMID 24344377 .

[Sham_and_Purcell-10] Sham, Pak C.; Purcell, Shaun M (2014年4月17日). 「大規模遺伝子研究における統計的検出力と有意性検定」. Nature Reviews Genetics . 15 (5): 335–346 . doi : 10.1038 / nrg3706 . PMID 24739678. S2CID 10961123 .

[Altman-11] Altman, Douglas G. (1999). Practical Statistics for Medical Research . New York, USA: Chapman & Hall/CRC. pp . 167. ISBN 978-0-412-27630-9。

[Devore-12] 1 2 Devore, Jay L. (2011). Probability and Statistics for Engineering and the Sciences (8th ed.). Boston, MA: Cengage Learning. pp. 300–344 . ISBN 978-0-538-73352-6。

[Salkind-13] Craparo, Robert M. (2007). 「有意水準」. Salkind, Neil J. (編). 『測定と統計の百科事典』第3巻. Thousand Oaks, CA: SAGE Publications. pp. 889–891 . ISBN 978-1-4129-1611-0。

[Sproull-14] スプロール、ナタリー L. (2002). 「仮説検定」 . 『研究方法ハンドブック：社会科学の実践者と学生のためのガイド』（第2版）. メリーランド州ランハム：スケアクロウ・プレス社. pp. 49–64 . ISBN 978-0-8108-4486-5。

[Babbie2-15] Babbie, Earl R. (2013). 「サンプリングの論理」. 『社会調査の実践』（第13版）. Belmont, CA: Cengage Learning. pp. 185–226 . ISBN 978-1-133-04979-1。

[Faherty-16] Faherty, Vincent (2008). 「確率と統計的有意性」『思いやりのある統計学：社会福祉のための応用定量分析（SPSSによる演習と説明付き）』（第1版）. Thousand Oaks, CA: SAGE Publications, Inc. pp. 127–138 . ISBN 978-1-4129-3982-9。

[McKillup-17] マッキルアップ、スティーブ（2006）。「確率は結果に関する意思決定に役立つ」。統計学入門：生命科学者のための入門ガイド（第1版）。英国ケンブリッジ：ケンブリッジ大学出版局。44-56ページ。ISBN 978-0-521-54316-3。

[Myers_et_al-p124-18] Myers, Jerome L.; Well, Arnold D.; Lorch, Robert F. Jr. (2010). "t分布とその応用". Research Design and Statistical Analysis (第3版). New York, NY: Routledge. pp. 124–153 . ISBN 978-0-8058-6431-1。

[:1-19] 1 2 Hooper, Peter. 「P値とは何か？」(PDF) .アルバータ大学、数理統計科学部. 2020年3月31日にオリジナル(PDF)からアーカイブ済み。2019年11月10日に取得。

[20] Leung, W.-C. (2001-03-01). "治療効果の評価における統計的意義と臨床的意義のバランス" . Postgraduate Medical Journal . 77 (905): 201– 204. doi : 10.1136/pmj.77.905.201 . ISSN 0032-5473 . PMC 1741942 . PMID 11222834 .

[21] Brian, Éric; Jaisson, Marie (2007). "Physico-Theology and Mathematics (1710–1794)". The Descent of Human Sex Ratio at Birth . Springer Science & Business Media. pp. 1–25 . ISBN 978-1-4020-6036-6。

[22] ジョン・アーバスノット (1710)。「男女の出生に見られる一定の規則性から導かれる神の摂理の論証」(PDF)。ロンドン王立協会の哲学的トランザクション。27 ( 325–336 ): 186–190。doi : 10.1098 / rstl.1710.0011。

[Conover1999-23] Conover, WJ (1999)、「第3.4章：符号検定」、実践ノンパラメトリック統計学（第3版）、Wiley、pp. 157–176、ISBN 978-0-471-16068-7

[Sprent1989-24] スプレント、P. (1989)、応用ノンパラメトリック統計手法（第2版）、チャップマン＆ホール、ISBN 978-0-412-44980-2

[25] スティグラー、スティーブン・M. (1986). 『統計の歴史：1900年以前の不確実性の測定』ハーバード大学出版局、 225-226頁。ISBN 978-0-674-40341-3。

[Bellhouse2001-26] ベルハウス、デイビッド (2001)、「ジョン・アーバスノット」、CC ヘイデ、E. セネタ編、『世紀の統計学者』、シュプリンガー、 39–42ページ、ISBN 978-0-387-95329-8

[Hald1998-27] アンダース・ハルド（1998）「第4章偶然か計画か：有意性検定」『1750年から1930年までの数理統計学の歴史』ワイリー、 65ページ

[Cumming-28] カミング、ジェフ（2011）。「帰無仮説の有意性から効果量の検定へ」。『新しい統計学の理解：効果量、信頼区間、メタ分析』。多変量応用シリーズ。英国イーストサセックス：ラウトレッジ。pp. 21–52。ISBN 978-0-415-87968-2。

[Fisher1925-29] フィッシャー、ロナルド A. (1925).研究者のための統計的方法. エジンバラ、英国: オリバー・アンド・ボイド. 43ページ. ISBN 978-0-05-002170-5。{{cite book}}ISBN /日付の不一致（ヘルプ）

[Poletiek-30] ポレティエク、フェンナ H. (2001). 「テストの形式理論」.仮説テスト行動. 認知心理学論文集（第1版）. イースト・サセックス、イギリス：サイコロジー・プレス. pp. 29–48 . ISBN 978-1-84169-159-6。

[Quinn-31] 1 2 3 Quinn, Geoffrey R.; Keough, Michael J. (2002).生物学者のための実験計画とデータ分析（第1版）。ケンブリッジ、英国：ケンブリッジ大学出版局。pp . 46–69。ISBN 978-0-521-00976-8。

[Neyman-32] Neyman, J.; Pearson, ES (1933). "The testing of statistical hypotheses in relation to probabilities a priori". Mathematical Proceedings of the Cambridge Philosophical Society . 29 (4): 492–510 . Bibcode : 1933PCPS...29..492N . doi : 10.1017/S030500410001152X . S2CID 119855116 .

[33] 「統計的有意性に関する結論は、信頼区間を用いることで導き出すことができます。信頼区間に効果ゼロの値が含まれない場合、統計的に有意な結果が得られたとみなすことができます。」 Prel, Jean-Baptist du; Hommel, Gerhard; Röhrig, Bernd; Blettner, Maria (2009). "信頼区間かP値か？ . Deutsches Ärzteblatt Online . 106 (19): 335– 9. doi : 10.3238/arztebl.2009.0335 . PMC 2689604 . PMID 19547734 .

[34] StatNews #73: 重複する信頼区間と統計的有意性

[Neyman1937-35] Neyman, J. (1937). "Outline of a Theory of Statistical Estimation Based on the Classical Theory of Probability". Philosophical Transactions of the Royal Society A . 236 (767): 333– 380. Bibcode : 1937RSPTA.236..333N . doi : 10.1098/rsta.1937.0005 . JSTOR 91337 . S2CID 19584450 .

[Meier-36] Meier, Kenneth J.; Brudney, Jeffrey L.; Bohte, John (2011).公共および非営利行政のための応用統計学（第3版）。ボストン、マサチューセッツ州：Cengage Learning。pp. 189–209。ISBN 978-1-111-34280-7。

[Healy2009-37] Healy, Joseph F. ( 2009).統計学の基礎：社会調査のためのツール（第2版）。ベルモント、カリフォルニア州：Cengage Learning。pp. 177–205。ISBN 978-0-495-60143-2。

[Healy2006-38] McKillup, Steve (2006). Statistics Explained: An Introductory Guide for Life Scientists (1st ed.). Cambridge, UK: Cambridge University Press. pp. 32–38 . ISBN 978-0-521-54316-3。

[Heath-39] ヘルス、デイビッド（1995）。生物学のための実験計画と統計学入門（第1版）。ボストン、マサチューセッツ州：CRCプレス。pp. 123–154。ISBN 978-1-85728-132-3。

[Hinton_2014-40] ヒントン、ペリー R. (2010). 「有意性、誤差、検出力」.統計学解説（第3版）. ニューヨーク、NY: ラウトレッジ. pp. 79–90 . ISBN 978-1-84872-312-2。

[Vaughan-41] ヴォーン、サイモン（2013）。科学的推論：データからの学習（第1版）。ケンブリッジ、英国：ケンブリッジ大学出版局。pp. 146–152。ISBN 978-1-107-02482-3。

[Bracken-42] 1 2 Bracken, Michael B. (2013). Risk, Chance, and Causation: Investigating the Origins and Treatment of Disease (1st ed.). New Haven, CT: Yale University Press. pp. 260–276 . ISBN 978-0-300-18884-4。

[franklin-43] フランクリン、アラン（2013）。「プロローグ：シグマの台頭」。『基準の変遷：20世紀の素粒子物理学実験』（第1版）。ペンシルベニア州ピッツバーグ：ピッツバーグ大学出版局。pp. ii– iii。ISBN 978-0-8229-4430-0。

[Clarke_et_al-44] Clarke, GM; Anderson, CA; Pettersson, FH; Cardon, LR; Morris, AP; Zondervan, KT (2011年2月6日). 「遺伝子症例対照研究における基本的な統計解析」 . Nature Protocols . 6 (2): 121–33 . doi : 10.1038 / nprot.2010.182 . PMC 3154648. PMID 21293453 .

[Barsh_et_al-45] Barsh, GS; Copenhaver, GP; Gibson, G; Williams, SM (2012年7月5日). "ゲノムワイド関連研究のガイドライン" . PLOS Genetics . 8 (7) e1002812. doi : 10.1371/journal.pgen.1002812 . PMC 3390399 . PMID 22792080 .

[Carver-46] Carver, Ronald P. (1978). "統計的有意性検定に反対する論拠". Harvard Educational Review . 48 (3): 378–399 . doi : 10.17763/haer.48.3.t490261645281841 . S2CID 16355113 .

[Ioannidis-47] Ioannidis, John PA (2005). 「発表された研究結果のほとんどが誤りである理由」 PLOS Medicine 2 ( 8) e124. doi : 10.1371/journal.pmed.0020124 . PMC 1182327 . PMID 16060722 .

[peerj.com-48] 1 2 Amrhein, Valentin; Korner-Nievergelt, Fränzi; Roth, Tobias (2017). "地球は平らである (p > 0.05): 有意水準と再現不可能な研究の危機" . PeerJ . 5 e3544. doi : 10.7717/peerj.3544 . PMC 5502092 . PMID 28698825 .

[A_Visitor's_Guide_to_Effect_Sizes-49] 1 2 Hojat, Mohammadreza; Xu, Gang (2004). "効果量の訪問者ガイド". Advances in Health Sciences Education . 9 (3): 241– 9. doi : 10.1023/B:AHSE.0000038173.00909.f6 . PMID 15316274 . S2CID 8045624 .

[Pedhazur-50] ペダズル、エラザール J.シュメルキン、リオラ P. (1991)。測定、設計、および分析: 統合されたアプローチ(学生編)。ニューヨーク州ニューヨーク: Psychology Press。180 ～ 210ページ。ISBN 978-0-8058-1063-9。

[51] Stahel, Werner (2016). 「再現性における統計的問題」.再現性の原理、問題、実践、展望. pp. 87–114 . doi : 10.1002/9781118865064.ch5 . ISBN 978-1-118-86497-5。

[52] 「CSSMEセミナーシリーズ： p値と帰無仮説有意性検定（NHST）パラダイムに関する議論」。www.education.leeds.ac.uk 。リーズ大学教育学部。 2016年12月1日取得。

[53] ノヴェラ、スティーブン（2015年2月25日）。「心理学ジャーナルが有意性検定を禁止」。サイエンスベースドメディシン。

[54] Woolston, Chris (2015-03-05). "心理学誌がP値を禁止" . Nature . 519 (7541): 9. Bibcode : 2015Natur.519....9W . doi : 10.1038/519009f .

[55] Siegfried, Tom (2015-03-17). "P値禁止：ジャーナルにとっては小さな一歩、科学にとっては大きな飛躍" . Science News . 2016-12-01に閲覧。

[56] アントナキス、ジョン（2017年2月）。「より良い科学を行うために：発見の興奮から政策的含意まで」（PDF ）。リーダーシップ・クォータリー。28 （1）：5–21。doi：10.1016 /j.leaqua.2017.01.006。

[Wasserstein_129–133-57] 1 2 3 Wasserstein, Ronald L.; Lazar, Nicole A. (2016-04-02). "ASAのp値に関する声明：背景、プロセス、および目的" . The American Statistician . 70 (2): 129– 133. doi : 10.1080/00031305.2016.1154108 .

[58] García-Pérez, Miguel A. (2016-10-05). "帰無仮説有意性検定に対して偽証してはならない" . Educational and Psychological Measurement . 77 (4): 631– 662. doi : 10.1177/0013164416668232 . ISSN 0013-1644 . PMC 5991793 . PMID 30034024 .

[59] Ioannidis, John PA; Ware, Jennifer J.; Wagenmakers, Eric-Jan; Simonsohn, Uri; Chambers, Christopher D.; Button, Katherine S.; Bishop, Dorothy VM; Nosek, Brian A.; Munafò, Marcus R. (2017年1月). "再現可能な科学のためのマニフェスト" . Nature Human Behaviour . 1 (1): 0021. doi : 10.1038/s41562-016-0021 . PMC 7610724 . PMID 33954258 .

[60] Benjamin, Daniel; et al. (2018). "統計的有意性の再定義" . Nature Human Behaviour . 1 (1): 6– 10. doi : 10.1038/s41562-017-0189-z . hdl : 10281/184094 . PMID 30980045 .

[61] チャウラ、ダルミート (2017) 。「P値に対する『万能』閾値は批判にさらされている」 . Nature . doi : 10.1038/nature.2017.22625 .

[62] Amrhein, Valentin; Greenland, Sander (2017). "統計的有意性を再定義するのではなく、削除する". Nature Human Behaviour . 2 (1): 0224. doi : 10.1038/s41562-017-0224-0 . PMID 30980046 . S2CID 46814177 .

[63] Vyse, Stuart (2017年11月) 「科学の統計的目標を動かす」 . csicop.org . CSI . 2018年7月10日取得。

[64] McShane, Blake; Greenland, Sander; Amrhein, Valentin (2019年3月) 「科学者たちが統計的有意性に立ち向かう」 Nature . 567 ( 7748): 305–307 . Bibcode : 2019Natur.567..305A . doi : 10.1038/d41586-019-00857-9 . PMID 30894741 .

[Wasserstein2_129–133-65] ロナルド・L・ワッサースタイン;シルム、アレン L.ラザール、ニコール A. (2019-03-20)。「超えた世界への移行」「p < 0.05」「 .アメリカ統計学者. 73 (補遺1): 1– 19. doi : 10.1080/00031305.2019.1583913 .

[ 1 ]

[ 2 ]

[

[ 4 ]

6

7 ]

[ 8 ]

[ 9 ]

[ 10 ]

[ 11 ]

[ 12 ]

されます

[ 14 ]

[

[

[

[ 18 ]

[ 20 ]

[

[

[

[

[

[

[

[ 28 ]

[ 29 ]

[ 30 ]

[ 31 ]

[ 32 ]

[ 33 ]

[ 34 ]

[ 35 ]

[ 36 ]

[

[

[

[ 40 ]

41

42

[

[ 44 ]

[ 45 ]

[ 46 ]

[ 47 ]

[ 48 ]

[ 49 ]

[

[ 51 ]

[ 52 ]

[ 53 ]

[ 54 ]

[ 55 ]

[ 56 ]

[ 57 ]

[ 58 ]

[ 59 ]

[

[

[

[

[ 64 ]

[ 65 ]

統計的有意性

歴史

関連概念

統計的仮説検定における役割

特定分野における有意水準

制限事項

効果量

再現性

課題

一部の学術誌における過剰使用

意義の再定義

関連項目

参考文献

さらに読む

外部リンク

関連するトピック

統計的仮説検定

帰無仮説

極端な

p値は、