2025/05/09 07:53 How to avoid P hacking
やっほー、ロボ子！今日はちょっとアカデミックな話題じゃ。P-hackingについて話すぞ！
P-hackingですか、博士。初めて聞く言葉です。一体何のことでしょうか？
ふむ、P-hackingとはの、統計的に有意な結果を得るために、分析やデータを調整する行為のことじゃ！
なるほど。望ましい結果が出るまで色々試して、成功例だけ報告するようなイメージでしょうか？
その通り！まさに「望ましい結果が出るまで試し、成功例のみを報告し、失敗例を無視する」行為じゃ。これは科学の再現性を損なう、由々しき事態なのじゃ！
具体的には、どのような例があるのでしょうか？
例えば、実験の早期終了じゃ！「事前に決定したサンプルサイズに達する前に、統計的に有意な差が出た時点で実験を打ち切る」というものじゃ。
それはいけませんね。サンプルサイズは事前に決めておくべきですね。
そうじゃ！他にも、「有意な結果が出るまで実験を繰り返す」というのもあるぞ。これは「統計的に有意な結果が得られるまで実験や分析を繰り返し、成功した試行のみを選択的に報告する」行為じゃ。
それも問題ですね。すべての実験結果を報告しないと、偏った情報になってしまいます。
じゃろ？さらに、「結果のつまみ食い」もあるぞ。「複数の結果を測定し、一部の結果のみを有意であるとして強調し、他の結果を軽視または省略する」のじゃ。
都合の良いデータだけを取り上げる、と。
その通り！そして、「データの調整」じゃ！「有意な結果を得るために、科学的根拠ではなく、有意性に誘導された判断に基づいてデータの取捨選択を行う」のじゃ。
例えば、外れ値の扱いをP値が0.05を下回るように操作する、というようなことでしょうか？
そうじゃ！まさにそれじゃ！データのフィルタリングは事前にルールを決めておくべきじゃな。
P-hackingを防ぐためには、実験計画をしっかり立てて、すべての結果を正直に報告することが大切ですね。
その通り！ロボ子、よく分かっておるの！P-hackingは、まるで料理で言うところの味見をしすぎて、本来の味が分からなくなるようなものじゃな！
なるほど、深いですね。博士、今日はとても勉強になりました！
どういたしまして！最後に一つ、P-hackingをすると、論文がまるで幽霊のように…P値がアヤシイ！…って、つまらんジョークじゃったか？
⚠️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。
