この話題か https://x.com/tokei389950/status/2116863921705582851?a=NoaiGG1igfaSexgqUNU&s=46 医クラや理系教授系は当アカへの批判が見られた。自分で講座を開け、t検定は正規性確認は不要、サンプルサイズ/数が小さいから難癖だ、など
看護師の職場発表会で当該の検定法が当てはまるデータか確認したのか質問したところ専門的すぎると司会NGを食らったというポストが最近(2026/10)バズっていた。
チャート形式でまとまってて現場や論文執筆時に手元に置きたくなる良記事
なぜ今更
医療統計に多少関係するところにいるので最初このXアカウントを少し見てたけど，しょうもない驚き屋仕草と微妙な理解に基づく話，真偽不明のスカッとジャパン的エピソードトークばかりで切った
サンプル数じゃない。サンプルサイズ。はい解散。
正しい検定手法の選択は、p値ハックに繋がる恐れがあり、解析手法の事前明記と微妙に衝突するのよね。試験計画書にt検定を行うと明記したら、データ見てノンパラに切り替えられない。
ブコメの統計で出禁はこのあたりの議論かhttps://x.com/IkenoYuki/status/2116495705904935018?a=37OTVMEhkf8v91VcwtM&s=19
微妙かなあ。たとえばサンプル数とサンプルサイズは違います。 チャート式みたいなのは私の流儀とは合わないhttps://www.jil.go.jp/column/bn/column005.html / 医療統計start-upサロンさんも素人だったか。。
あの統計なんちゃらのアカウント、いっつも自験例ではなさそうな、燃えそうなネタばっかりで不信感持ってて、そろそろブロックしようかと思ってたところだった。
尺度について勉強したいんだけどどっかに書いてあるかな？
t検定、N = 3、有意水準P=0.05で
データを実践的に使うときと、論文発表や学会発表だとまったくことなる論理で戦う必要があるので難しい（）
正規性の検定なんかせずに素直にヒストグラム描いて、元データが多峰性だったり、離散データだったり、中心極限定理にならないデータの可能性を見たほうがいいやつか
統計検定手法の選び方 ―基本編―
この話題か https://x.com/tokei389950/status/2116863921705582851?a=NoaiGG1igfaSexgqUNU&s=46 医クラや理系教授系は当アカへの批判が見られた。自分で講座を開け、t検定は正規性確認は不要、サンプルサイズ/数が小さいから難癖だ、など
看護師の職場発表会で当該の検定法が当てはまるデータか確認したのか質問したところ専門的すぎると司会NGを食らったというポストが最近(2026/10)バズっていた。
チャート形式でまとまってて現場や論文執筆時に手元に置きたくなる良記事
なぜ今更
医療統計に多少関係するところにいるので最初このXアカウントを少し見てたけど，しょうもない驚き屋仕草と微妙な理解に基づく話，真偽不明のスカッとジャパン的エピソードトークばかりで切った
サンプル数じゃない。サンプルサイズ。はい解散。
正しい検定手法の選択は、p値ハックに繋がる恐れがあり、解析手法の事前明記と微妙に衝突するのよね。試験計画書にt検定を行うと明記したら、データ見てノンパラに切り替えられない。
ブコメの統計で出禁はこのあたりの議論かhttps://x.com/IkenoYuki/status/2116495705904935018?a=37OTVMEhkf8v91VcwtM&s=19
微妙かなあ。たとえばサンプル数とサンプルサイズは違います。 チャート式みたいなのは私の流儀とは合わないhttps://www.jil.go.jp/column/bn/column005.html / 医療統計start-upサロンさんも素人だったか。。
あの統計なんちゃらのアカウント、いっつも自験例ではなさそうな、燃えそうなネタばっかりで不信感持ってて、そろそろブロックしようかと思ってたところだった。
尺度について勉強したいんだけどどっかに書いてあるかな？
t検定、N = 3、有意水準P=0.05で
データを実践的に使うときと、論文発表や学会発表だとまったくことなる論理で戦う必要があるので難しい（）
正規性の検定なんかせずに素直にヒストグラム描いて、元データが多峰性だったり、離散データだったり、中心極限定理にならないデータの可能性を見たほうがいいやつか