統計的な有意差があるないという表現の問題
統計的な有意差があるないという表現の問題
https://www.itmedia.co.jp/news/articles/1903/26/news112.html#utm_term=share_sp
２０１９年にこんな記事がありました。
「「統計的に有意差がないため、2つのデータには差がない」──こんな結論の導き方は統計の誤用だとする声明が、科学者800人超の署名入りで英科学論文誌「Nature」に3月20日付で掲載された。調査した論文の約半数が「統計的有意性」を誤用しており、科学にとって深刻な損害をもたらしていると警鐘を鳴らす。」
「問題はP値が有意水準より大きい場合だ。この場合、帰無仮説を棄却できないが、帰無仮説が正しいことも示していない。結果、「2群に有意差があるとはいえない」というあいまいな表現になる。
しかし、声明では「有意差がない＝効果がない」と間違った推論をする論文も少なくないと指摘。実際に調べたところ、5つの論文誌・791文献のうち51％に誤りがみられたという。
このような統計の誤用を続けると、実際にはデータの平均は同じなのに、異なる論文間で片方は効果があり（＝有意差があり）、片方は効果がない（有意差がないことの誤解）という矛盾が発生してしまうこともあるとしている。」
とあります。
要は、
効果がないというわけではなく、
有意差があるとされる基準未満の場合、
有意差がないと表現されるが、
効果がないわけではないという。
これは一般人からすると、困りますよね。
実は、発達障害の論文でもいくつかこういうレビューが見られます。
統計的な有意差がないので、
効果的だとは言えない、みたいな。
でも、効果はある。
データを見ると差はある。
特に、グルテンフリーやカゼインフリー、栄養についての研究のレビューで、
こういう記述がみられます。
いろんな研究を見ていく際には、
覚えておきたいことですね。
