[fpr 2224] 「傾向差」は統計用語?

湯浅秀道

湯浅@東海産業医療団中央病院歯科口腔外科です。

Googleで傾向差を検索すると、104件ですね。

特に統計学的な話だと
PSS10を使った基本統計2
http://www.geocities.co.jp/CollegeLife-Club/3422/spss2.htm

け 傾向差、有意差とはきちがえ
http://koko15.hus.osaka-u.ac.jp/~taco/monbu/contents/karuta/

などです。


> ●有意差検定というのは、「差があるかもしれない(効果があるかもしれない、
> 明らかに違いがあるかもしれない」という対象について、灰色領域の中からほぼ確
実にクロと
> 言える部分を見つけ出す作業である。対象をクロとシロと灰色に区別する作業では
ないし、
> 灰色をクロっぽい灰色と、シロっぽい灰色に分ける作業でも決してない。
>
> というのが私の考えですが、どこか間違っているでしょうか?


ぼくも、以前から、p値は、あるないの白黒だけで、エビデンスの強さなど意味がな
いと思っていたのですが、

以前紹介した、EBM実践のための統計学的Q&Aには、

「実際のPの値を提示することは、たとえ0.05より大きく、有意でないにしても、そ
れが帰無仮説の反証としてのevidenceの強さを示すため、NSと提示するより有用であ
る。0.05に近いP値は0.05をはるかに超えるP値よりも、帰無仮説の反証としての大
きなevidenceを提供する。」

とあります。この本は、医学の中での統計の権威のMartin Blan教授が執筆している
ので正しいのでしょうと考えてしまうのですが・・・。

また、以下のような論文もあり、以前から悩みの種でした。だれか教えてください
(^^;)。


BMJ 2001;322:226-231
Sifting the evidence what's wrong with significance tests?
Jonathan A C Sterne,
http://bmj.com/cgi/content/full/322/7280/226

BMJは良い雑誌で、全文が見れますよ!

Summary points


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P values, or significance levels, measure the strength of the evidence
against the null hypothesis; the smaller the P value, the stronger the
evidence against the null hypothesis

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An arbitrary division of results, into "significant" or "non-significant"
according to the P value, was not the intention of the founders of
statistical inference

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A P value of 0.05 need not provide strong evidence against the null
hypothesis, but it is reasonable to say that P<0.001 does. In the results
sections of papers the precise P value should be presented, without
reference to arbitrary thresholds

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Results of medical research should not be reported as "significant" or
"non-significant" but should be interpreted in the context of the type of
study and other available evidence. Bias or confounding should always be
considered for findings with low P values

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To stop the discrediting of medical research by chance findings we need more
powerful studies





PS:それと、ちなみに青木先生は、傾向差をすすめているのではないのでご注意を。



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