nifty.ne.jp)です。以前、心理学のどの学会か忘れましたが、話題になったことですね。橘先生(統計的検定の誤用と弊害、を書かれた先生)の問題提起もあったと思います。実は、最近医学統計の分野でも話題になりました。そこで、僕は、連続サンプリングなる概念を書きました。対象の抽出は、日本語では、折笠先生の本にちょっとさわりがあるのと、Hulleyの本に記載してあるだけです。出の章で、連続抽出を定義しています。これ以外では、いろいろな統計の本を見ましたがないようです。この連続抽出は、無作為抽出ができない場合に使われます。問題はあるようですが、作為的でない唯一の保証です。丹後先生の「統計学のセンス」ISBN4-254-12751-0の文章を紹介します。p28ー30、チョッと省略してます。処理の無作為割付を実施する事により処理効果の差を統計的に推測できる条件が整うのである。その手順は次の通りとなる。1)試験対象とする患者の集まり、母集団、を定義しました。したがって、偏った標本であるために母集団の特性Θを統計学的に「推定」使用としても、未知のバイアスが生じ推定する事は意味がない。3)しかし、実験・試験の目的は母集団特性の推定にあるのではなく、処理効果の「比較」があるので、統計学的に「比較」できる環境を整えてあげればよい。適用を保証するのである。力もないので省きました。注意して読んで下さい。医学統計のMLでは、大橋先生がやはり、「通常の統計学の教科書には、t検定の妥当性は母集団の正規性と無作為抽出による、という記載がありますが、ランダム化していればこの前提は不要です。t検定はノンパラメトリックな並べ替え検定の良い近似となりますので、妥当性、すなわち第一種の過誤は(近似精度を除いて)常に保証されるのです。出が統計学的推測の基本で、t検定などで使う統計量でもこのような基本が背景にあるような教科書がある限り、ピンときていませんが、ランダム化比較をすれば良いのだと思い込むようにしています。研究の質を高める疫学的アプローチ(木原正博監訳)、医学書院エムワイダブリュー、東京、1997)---☆iModeでメール・アンケート調査推進中。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。