統計的検定のp値を確率論的に根拠づける枠組みは2つあります。男女間の平均値差の検定をしたり,2変数間の相関の有意性を検定したり,多変数間の相関に基づいてモデル適合の検定をしたり,という場合は,上記の2つの枠組みのいずれにも当てはまらないことが多いので,そういうときはどう考えるべきか,というのが問題として残ると思います。昨年も,関連した話題がありました。拠がない場合,検定や推定に全く意味がないかというと,どのケースでも同じ程度に無意味ではないように思います。変数の内容や統計量の種類によって,意味のある程度が異なるのではないかということです。全国の6年生を母集団としながら,標本としてはある特定の小学校の6年生全体を調査対象とする場合を考えてみます。このとき,その母集団における生理的指標間の相関について推定・検定を行う場合と,その母集団における平均IQが100を越えているかどうかについて検定を行う場合とでは,前者のほうが許せる感じがします。これは結局,注目している変数および統計量に関して,母集団に対する標本の代表性ないしは一般化可能性を評価していることになりますが,こうした評価は非統計学的なものですから,厳密な形で議論するのは難しいでしょう。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。