堀＠香川大学経済学部です。 私自身での前書きをアップします。いろいろ批判やフォローがあると思います。 統計的検定を批判する視点はいくつかあるようであるが、詳しくない。それを乗り越える方法としてい くつかの提案がなされている。がこれも管見した範囲のリストである。 (1)p値を書く（5%, 1%などのアステリスク統計学の批判） (2)平均値に信頼区間を書く（点推定の批判） (3)事前の効果量想定からサンプルサイズの決定（第１種の誤差の盲信の批判） (4)効果量を書く（第１種の誤差重視の批判） (5)効果量の信頼区間を書く（かつ点推定の批判） 簡単に言えばこういうのがあるだろうか。(4)まではAPAでも認められたものとなっている。 効果量の考え方はBayes factor に似ている。Bayes factorについては Kass, R.E. and Raftery, A.E. (1995). Bayes factors. Journal of the American Statistical Association, 90, 773-795. http://www.stat.washington.edu/raftery/Research/PDF/kass1995.pdf がまとまって書いているようである。AIC批判もある。 http://www.stat.washington.edu/raftery/Research/publications.html にはたくさん論文が載っている。 BICとの関係について簡単に紹介したのが http://www.ec.kagawa-u.ac.jp/~hori/spss/tokidoki15.html#159 (4)のレベルは点推定となる。Steigerが重視しているのは区間推定である。そうすることによっていく つかのメリットがでてくる。 ---- 堀 啓造（香川大学経済学部） home page http://www.ec.kagawa-u.ac.jp/~hori/
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