南風原です。
＊＊＊ ＪＸＥ誌「検定」特集号論文の紹介（５） ＊＊＊
Evaluating Results Using Corrected and Uncorrected Effect
Size Estimates
(by Patricia Snyder & Stephen Lawson, Journal of Experi-
mental Education, 1993, 61, 334-349.)
いわゆる「効果の大きさ」の指標に関するレビュー論文です。ここ
では，Magnitude of Effect (ME) という名称でこれらの指標を総称
し，それを
(1) Effect Size: 平均値差，標準化された平均値差など
(2) Association Strength: 分散説明率（相関比，決定係数）など
の２つのカテゴリーに分ける Maxwell & Delaney (1990) の分類法
を採用しています。
レビューの焦点は，このうちの (2) に属する指標にあり，とくにバ
イアス修正の問題が取り上げられています。
母集団における分散説明率がゼロの時でも，標本での分散説明率は
通常ゼロにはならないことから分かるように，分散説明率の標本推
定値には正のバイアスがかかっています。このバイアスを修正する
ために工夫された指標や，クロス・ヴァリデーション標本における
分散説明率を推定するための指標について，同一のデータに対する
値を比較するなどしています。
それから，検定結果を解釈する際の効果の大きさの指標の利用法と
して，「標本で得られた指標の値を固定したとき，標本の大きさを
どれだけ増やしたら有意になるか，あるいはどれだけ減らしたら有
意でなくなるか」を調べて報告することを勧めています。これは，
この特集号の guest editor の Thompson が1988年に提案したこと
のようで，Thompson 自身，この号の Foreword でこの手続きに触れ
ており，これが Measurement and Evaluation in Counseling and
Development 誌の“Guidelines for Authors”にも盛り込まれてい
ると紹介しています。
これについて，Snyder & Lawson は，“this “what if" approach
can provide researchers with useful insights regarding the
effects of sample size on statistically significant, or non-
significant, results that may not be entirely evident from p
values alone”と述べています。
検定の結果のｎへの依存ということを常に意識するためには有用か
もしれませんが，研究論文の中に“あと５人とれば有意になるとこ
ろだった”とか“これは被験者数を半分に減らしても有意であるよ
うな，高度に有意な結果である”といった表現が続出することを想
像したら，私はちょっと耐えられないという感じです。
この論文の最後のほうには，効果の大きさの指標一般について，使
用上の注意を挙げています。要点は，
(1) 指標の値は，要因（独立変数）の水準の選び方や被験者集団の
特徴などに依存するから，こうした study characteristics
との関連で解釈すべきであること，
(2) 指標の値が直接的に「実用的または臨床的な有意性」を表すの
ではないこと，
の２点かと思います。
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