南風原です。 Yasuharu Okamoto さんからの引用： > 「[fpr 1825] ランダム割付の２つの側面」に > > ＞サンプルサイズとの関係で考えると，「無相関化」は，Ｎが大きいほど，そ > ＞れがより完全に達成され，干渉変数の影響の心配が減ってきます。一方，「 > ＞確率化」に基づく検定は，Ｎが大きいとたいてい有意差が得られるようにな > ＞り，積極的な証拠としての意味をほとんどもたなくなります。 > > とあります。 > > Nが大きくなると有意差が出やすくなるのは、ｔ検定や分散分析の > 場合も同じですが？ “「確率化」に基づく検定は”という表現は，確かに，ランダマイゼーション 検定だけを指しているように読めますね。意図したのは，“「確率化」に基づ く検定は，検定一般の性質として，Ｎが大きいと・・・”ということです。 せっかく干渉変数による偏りをかなりの程度除去でき，効果の大きさの推定・ 評価が可能な状況を作り出しながら，結局は「独立変数の効果は全くない」と いう帰無仮説の検定だけに終わってしまうのは，もったいないという思いもあ って，上記のような区別について書きました。 ---- 南風原朝和 haebara (at) p.u-tokyo.ac.jp Tel/Fax:03-5841-3920 東京大学大学院教育学研究科 （〒113-0033 文京区本郷 7-3-1）
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