連の紹介記事でも以下の文脈で2度ほど名前が出ました。混同を疑わせる表現が残っています。取り上げていた効果の大きさの指標のバイアスの除去に関して,修正前の値と修正後の値の間の(異なるデザインに渡る)相関を調べるなど,妙なことをしています。相関係数の標準誤差などについて概念的な誤りを犯しているなど,よほど注意して読まなければならない(あるいはいっそ読まなくてもよい?)論文です。く抽出されているということを意味しています。いう説明がありました。完全に無作為な標本抽出というのは,その結果として偏りが生じてしまう可能性のある確率的な抽出であり,まさにその確率的性質が検定などの確率的方法の適用を可能にしているのではないでしょうか。常に偏りのないように,というのは「代表的標本」を得る上では好ましいのですが,それは「作為」のある標本となり,無作為性の仮定に背いてしまうのではないでしょうか。性の評価に関連して,ブートストラップ法を取り上げています。これは,母集団からの無作為標本として実際に得られた標本を固定して,今度はその標本を母集団として観測値を復元抽出するリサンプリングの方法です。このようにして元の標本と同じ大きさの標本を何度も繰り返し抽出して,それによって統計量の標本分布を経験的に推測するのです。母集団分布の正規性などの仮定をおかなくても統計的推測が可能な点など,統計学のほうではかなり注目されている方法のようです。通常の検定で得られるp値が結果の再現可能性を表すものでないことから,ブートストラップで母数の区間推定をするなどして,何とか再現可能性を評価したいようです。実際に追試をするわけではありませんから,得ることのできる情報は非常に限られたものになります。replicability”と注意を喚起しています。(私は,ブートストラップ法は結果の再現可能性などとは切り離して,純粋に母数推定の方法ととらえるべきだと考えています。)あと,検定利用におけるジレンマとして,検定の前提条件に関する検定のことが取り上げられています。帰係数の均一性を検定したりします。件の検定の検定力も高くなってしまって前提条件が否定され,主眼となる検定ができなくなってしまうということを指摘したものです。このような場合,検定法の頑健性を根拠に,仮に前提条件が否定されてもそのまま検定を行うということも多いかと思いますが,たとえば分散分析は,従来言われてきたほど頑健ではないということを,最近のシミュレーション研究を引用して指摘しています。この論文をもって6編の「話題提供論文」が終わり,この後は3つのジャーナルの編集委員長によるコメントが掲載されています。回からはそのコメントを紹介します。トップページここは心理学研究の基礎メーリングリストに投稿された過去の記事を掲載しているページです。