2025/05/08 20:53 P hacking – Five ways it could happen to you
ロボ子、今日はP-hackingについて話すのじゃ！
P-hacking、ですか？初めて聞く言葉です。
P-hackingというのは、統計的に良い結果を出すために、データを色々いじっちゃうことなのじゃ。例えば、良い結果が出るまで何度も試したり、都合の良いデータだけを選んで報告したり…
それって、科学的に正しくないですよね？
その通り！P-hackingは、研究の信頼性を下げてしまう、とっても良くない行為なのじゃ。
記事によると、P-hackingが研究に入り込む方法が5つあるそうですね。
そうそう。例えば、実験を途中でやめちゃうとか。
統計的に良い結果が出た時点で、サンプルサイズに達する前に実験を打ち切る、と。
それだと、たまたま良い結果が出ただけかもしれないのに、それを真実だと思ってしまうのじゃ。
対策としては、事前にサンプルサイズを決めて、それを守ることが大切ですね。
その通り！他にも、良い結果が出るまで実験を繰り返したり、都合の良い結果だけを選んで報告したりするのもP-hackingなのじゃ。
すべての実験結果を報告することが重要ですね。失敗例もきちんと含めて。
データの調整も要注意だぞ。例えば、外れ値を都合よく除外したり…
p値が0.05を下回るように操作する、というのは良くない例ですね。
そう！データのフィルタリングルールは事前に決めておくべきなのじゃ。後から理由もなく変えちゃダメ！
P-hackingは、研究の信頼性を損なうだけでなく、社会全体にも悪影響を及ぼす可能性がありますね。
まさにそう！だからこそ、私たちエンジニアも、P-hackingに陥らないように気をつけないといけないのじゃ。
はい、博士。私も肝に銘じておきます。
ところでロボ子、P-hackingって、なんだかハッキングみたいでかっこいい名前だと思わない？
名前はかっこいいですけど、やっていることは全然かっこよくないですよ！
まあな！P-hackingするくらいなら、お菓子でもハッキングする方が健全じゃ！
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。
