統計の検定っていろいろありすぎじゃね？

どうも、石山です。

最近、論文のために統計検定について再度勉強し直しています。前々から思ってはいましたが、

統計の検定っていろいろありすぎる…。

もちろん、用途や場合に合わせていろいろあるというのはわかるのですが、それにしてもなぁと思うこの頃。また、統計の検定ってみんななんとなくかけてるけど、どれくらい信じていいのかとかわからなくなってきた。

よく、「相関係数0.4で統計的に有意だから云々…」と言う論文をよく見かけますが、確か相関係数の二乗が寄与率でしょ、ってことは 

「16%しか説明できてないじゃん」

とか意地悪く思ってしまったり…（もっとも相関係数の二乗が寄与率というのも種類によってそうならないものある）。自分の大学時代は統計を武器に戦ってきた教授の元におり、言われていたのは

相関係数は0.7を超えないとダメだ、昔相関係数0.6でレビュワーから突っ込まれた

レビュワーとは、雑に言えば投稿した論文を雑誌に掲載するかどうか審判する人みたいな感じでしょうか。

確かに、16%とはいえども、気象でいうと偏西風や太平洋高気圧といった大きなスケールから、日本の脊梁山脈による地形効果や黒潮といった小さなスケール、さらにはインド洋、太平洋などの海面水温や北極の海氷と色々要因がある中で、"16%も説明できる"といった見方もできます、というかそちらが優勢なのでしょう。

しかし、やみくもに"とりあえず統計かけとけ"みたいなやけくそみたいな感じでかけると、いつか痛いしっぺ返しをくらいそうだな、注意しよ。

本日はこの辺で。ではまた。

タイトル未設定

自己紹介note