とある研究会での感想．-有意な差がない-

　
仮説検定の枠組みで科学をしているとすれば，「差がある」ってことを使って論理を組み立てているわけです※1※2．仮説検定は，統計的解析の中ではほぼ全ての研究者に了解されている検証道具だし，ここまで広く了解されている道具は他に無いんじゃないかと思うくらいです，今のところは．言ってみれば，神経科学ゲームをするルールだと思っている※3※4．

でも，会議での口頭発表を聞いていると，「差がないです」っていう結果（グラフ）を見せられて，その後の論理に「差がない」ってことが入って来ちゃっていて，なんだかなぁと思ったり．仮説検定原理主義に立てば，「差がない」結果は，みんなに見せる意味すらない分けですよね．差があるのか，ないのか，わからないという結果なんですから．

サッカーやっているのに，ボールを抱えて走り出されたらつまらないし．だったらラグビーやれよと思うし※5．与えられた制約がある中でも，すごいことをできるかってのもゲームのおもしろさなんで，．．科学の精度を保つためには必要だと思うのです．妄想は話すのも聞くのもそれなりに楽しいから，前置きして話せばいいと思うのだけど※6．

とはいえ，結果的に差の認められない結果も，この実験もやりましたよ，という情報にはなるので，親切であると思ったりもする．


※1．もちろん，さらにA＞B or A＜Bもわかる．
※2．（一応のため説明，仮説検定でモデルを同定するとすれば）AとBとCの3つのみが仮説（モデル）の可能性だとすれば，Bであることを示すには，AとCのモデルは計測データと「差がある」ことを示す．そしたら，Bであることになる．
※3．論文では，仮説（モデル）の予測がデータと一致していそうでしょ，と読者に主観的評価を求めるような図もありますけど．だったら，何かの情報量規準を使っちゃえばと思う．
※4．相関値がいくつだったら相関していると言えるのか決定できないし，相関も検証としては使えないかな．特に神経科学のデータだと，いたるところがつがっていて相関ならいたるところにあるので，相関しただけだと何かを言ったようにはあまり感じないです．
　ただ，1変量の相関なら上記の通りなのですけど，多変量なら特定のことが偶然に起こりえる可能性が極端に小さくなるから，多変量の再構成は検証道具にありじゃない，と思っている．
※5．ボール抱えて走っても，ちゃんとサッカーだ，って説得力を持つように説明できれば，使える戦略ってことになって，おもしろい．
※6．実験αで差があって，それと同じくらいサンプル数をとっている同質の実験βで差が認められなかった場合，βは差がなさそうって論理ですかね．同質ってことをうまく検証できればそれでもいいのかな．うーん．