P値と帰無仮説について専門用語も数式も使わずにざっくりとしたイメージを説明してしまう動画

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  • čas přidán 4. 09. 2024
  • こちらの私のHPに無料の統計動画をまとめてあります。よろしければのぞいてみてください。
    yotashinahikar...
    専門用語も数式も使わずに、P値と帰無仮説についてできるだけわかりやすく説明します。
    このあたりのことって統計やってると絶対に必要な知識なんだけど、授業ではなかなかわかりやすい説明をしてもらえないんですよね。そこをなんとかしようと思って作った動画です。

Komentáře • 56

  • @ayamkapas
    @ayamkapas Před 4 lety +41

    色々見たけどここが一番だな

  • @user-cg5tg4bh7d
    @user-cg5tg4bh7d Před 3 lety +9

    例えも説明語彙も完璧。よけいな言葉がない。簡潔でいい。

  • @jamkhurziyokhujayev9229
    @jamkhurziyokhujayev9229 Před 2 lety +13

    こんな単純な事だっんだ?! どれくらい有難いのか言葉で説明できないくらいです。本当にありがとうございます。

  • @NANNANLI-tg5zv
    @NANNANLI-tg5zv Před 2 měsíci +2

    有意のところの説明は素晴らしいです。

    • @NANNANLI-tg5zv
      @NANNANLI-tg5zv Před 2 měsíci +1

      ここの有意は非常に特別なことが起こったっていう意味ですよね。

  • @yukokabakino9533
    @yukokabakino9533 Před 2 lety +1

    看護学研究科の大学院生です。データを収集しておいて、統計解析がよく分からず困っていましたが、田中先生の「わざと反論させておいて叩き潰す!」が、五臓六腑に浸み渡るようにしっくり理解できました。ありがとうございます。

  • @user-vq1yz1is8i
    @user-vq1yz1is8i Před rokem +1

    本当に本当に、モヤモヤしてたものが無くなりました。ありがとうございます😊

  • @user-vf4lj6yw4n
    @user-vf4lj6yw4n Před rokem +2

    本当に頭の良い人は難しいことを簡潔に説明できる人。頭の良くない人は簡単なことを難しく説明する人。

  • @kinghousepease
    @kinghousepease Před 4 měsíci +1

    P値って言われると桃しか思い浮かばなかった私ですが、少し理解できた気がします!

  • @user-qj2jk3dp2m
    @user-qj2jk3dp2m Před 8 měsíci

    統計学に興味はあったものの何から始めれば良いかわからずにいました。この動画シリーズに出会ってから統計学を楽しく学ばせて頂いてます。

  • @HM-wv3ov
    @HM-wv3ov Před 3 lety +1

    医学生です。めちゃくちゃわかりやすいです。ありがとうございます😊

  • @user-gh4fe7jj1h
    @user-gh4fe7jj1h Před 3 lety +8

    統計とは無縁の者ですが、参考のため「統計的有意性とp値に関するasa声明」からの抜粋を載せておきます。
    ・P 値とは?
    おおざっぱにいうと、P 値とは特定の統計モデルのもとで、データの統計的要約(たとえば、 2 グループ比較での標本平均の差)が観察され た値と等しいか、それよりも極端な値をとる確率 である。
    ・P 値はデータと特定の統計モデル(訳注: 仮説も統計モデルの要素のひとつ)が矛盾する程度をしめす指標のひとつである。
    ・P 値は、調べている仮説が正しい確率や、データが偶然のみでえられた確率を測るものではない。
    ・科学的な結論や、ビジネス、政策における決定は、P値がある値(訳注: 有意水準)を超えたかどうかにのみ基づくべきではない。
    ・適正な推測のためには、すべてを報告する透明性が必要である。
    ・P 値や統計的有意性は、効果の大きさや結果の重要性を意味しない。
    ・P 値は、それだけでは統計モデルや仮説に関するエビデンスの、よい指標とはならない。

  • @user-tg8ei3zg9p
    @user-tg8ei3zg9p Před 3 lety +5

    オンライン学習系の動画を購入して、統計学について学んでいますが
    説明する言葉が専門的&難解で「結局どういうこと?」となかなか理解できませんでした。。
    こちらの動画は分かりやすく簡潔で、ちょっと笑いどころもあって馴染みやすいです!
    ほかの動画も視聴させていただきます。

  • @user-fb5lw5fs6g
    @user-fb5lw5fs6g Před 2 lety +1

    明日テストだったのでとても助かりました!!1番分かりやすいです。難しく考えすぎて頭にあったモヤが晴れました☀

  • @yoshinaka3103
    @yoshinaka3103 Před 3 lety +1

    ストーリーとして説明してもらうと、めちゃ分かりやすいです!

  • @aco18.yu23
    @aco18.yu23 Před 3 lety +4

    説明力、素晴らしいです!とても理解できました!ありがとうございます!

  • @mayouuu2615
    @mayouuu2615 Před 4 lety +2

    どの本よりわかりやすかったです!ありがとうございます。

  • @user-cn9rr5be6l
    @user-cn9rr5be6l Před 2 lety

    先生の説明でも教科書でもよく分からなかったけどこの動画見て1回で理解できました!ありがとうございます😭😭😭

  • @weich0521
    @weich0521 Před 2 lety

    完璧! 分かりやすくてありがたいです。 ありがとうございます。

  • @yingf122
    @yingf122 Před 3 lety +2

    わかりやすくて理解できました。ありがとうございます!

  • @user-xf1tf7es8f
    @user-xf1tf7es8f Před 2 lety

    素晴らしい説明ありがとうございます!

  • @2ssaodake
    @2ssaodake Před 3 lety +1

    これすごいですね! 大学院の学生に勉強させたいですね! 生存率解析でイベントと打ち切りの区別もできない。すべて t検定の一つ覚え! 統計は難しいという先入観があり勉強をしない。学位さえとれば後は勉強しない。

  • @bluecross2023
    @bluecross2023 Před 3 lety +2

    凄くわかりやすいかったです!ありがとうございます。

  • @user-pe5hg3xh8l
    @user-pe5hg3xh8l Před 4 lety +2

    わかりやすくてすんなり理解できました!!!

  • @sushi_2243
    @sushi_2243 Před 3 lety +8

    稀に起こったこと(たまたま起こったこと)って偶然じゃないんですか?
    例を挙げると、宝くじに当たるのは偶然ではなく、必然なのですか?

    • @zaccs1231
      @zaccs1231 Před 2 lety

      偶然に起こる事はいろいろな程度(確率)があって、よく起こる事、稀に起こる事があると考えたら良いのではないかと
      宝くじが当たるのは偶然だけど稀に起こる

  • @AKS-ju1ns
    @AKS-ju1ns Před 3 lety

    相変わらずわかりやすい。

  • @user-yb4ht4ub3b
    @user-yb4ht4ub3b Před rokem

    めちゃくちゃわかりやすい!

  • @biobaththerapy
    @biobaththerapy Před 4 lety +2

    すごいわかりやすい

  • @user-sl8yn1bh3x
    @user-sl8yn1bh3x Před 4 lety +9

    自分の統計の先生より断然分かりやすいです!ありがとうございますm(_ _)m

  • @bluefools3737
    @bluefools3737 Před 2 lety

    大変助かりました!

  • @jk6550
    @jk6550 Před rokem +1

    5%しか起こらなくて95%は
    起こらないんだから偶然って思ってしまうんですが何が違うんでしょう?

  • @hiwaneurahito
    @hiwaneurahito Před 2 lety +1

    自分なりの理解をメモとして。(他のコメント等を参考にさせて頂きます)
    ・p値
    主張する仮説が誤っている確率(各種検定から算出される値)
    ・有意水準 
    「その主張が偶然成り立ったものである」と判断するための基準値(確率)。この「p値がこの基準値以下であれば、偶然では無く有意(仮説が正しい)とする」という水準。
    慣例では5%だが、より厳密にするならさらに低く設定する。

  • @user-pu5zf5yn3x
    @user-pu5zf5yn3x Před 2 lety

    ありがとうございます!😀

  • @marvelloveayumu5610
    @marvelloveayumu5610 Před 3 lety

    これを見てから解けば良かったです!

  • @user-bw5fj8nd1t
    @user-bw5fj8nd1t Před 2 lety

    わかりやすい!!!

  • @3mg887
    @3mg887 Před 3 lety +4

    授業料払わせてください

  • @ayu.n384
    @ayu.n384 Před 3 lety

    ありがとうございました。

  • @major4926sm
    @major4926sm Před rokem +1

    データサイエンティスト検定のレベルならこの動画がちょうどいい

  • @munotasid
    @munotasid Před 3 lety +4

    7:07 叩き潰せるかどうかの境目は「確率5%」とありますが、これは必ずしも正しいとは言えません。
    そもそも、p値に0.05を用いる根拠がなければp値として0.05を用いてあらゆる判断を下す(帰無仮説の棄却等)のは危険です。なぜなら、p値はある種自分で決めることの出来る値だからです。0.05という数字に意味があるのではなく、皆0.05を使っているからこの数字が使われ続けているだけなのです。多くの教科書の巻末付録にはp値として0.05や0.025などの数値を適用した表が掲載されていますが、その数字自体には何の科学的根拠もありません。問題を演習する上で計算しやすい値に設定しておくなどは、初学者への理解の促進のための著者側の配慮であることがあるため、このようなキリのよい数値が採用されているのが現状です。
    以上をまとめると、叩き潰せるかどうかの境目が「確率5%」なのではなくて、p値を0.05に定めたとき叩き潰せるかどうかの境目が「確率5%」になる
    というだけであり、別にp値を0.025などに定めてしまえば境目は「確率2.5%」になる
    というのが私の考えです。
    よろしければ、この点についてどのようにお考えになっているかお聞かせ願えますでしょうか。

    • @tsutachan
      @tsutachan Před rokem

      極めて正しいです。P値が5%というのを良く目にするのは、「良く使われている」または「良く使われていると、説明されることが多い」と言うことに過ぎないので、まったくおっしゃる通りです。
      ここを誤解しているのは、どうしても数字が独り歩きしている「人情」なのだと考えています。

  • @user-to3yv6kw5e
    @user-to3yv6kw5e Před rokem +1

    5%しか起こらないからそれを偶然て呼ぶのでは、、

    • @tsutachan
      @tsutachan Před rokem

      逆です。「新薬の効果がない」ことが帰無仮説だからです。
      動画でおっしゃっている「わざと反論させる」のが帰無仮説です。
      有意水準を5%としたとき、P値が0.05未満なら有意と判断します。これをこの動画では「叩き潰す」としています。

  • @user-nl8ei4xe4t
    @user-nl8ei4xe4t Před 4 lety +1

    初めてスッキリした

  • @kaz-H
    @kaz-H Před 4 lety +3

    帰無仮説の棄却を判断する確率の境目はなぜ3%(例えば)ではなく5%なのでしょうか?

    • @user-nl8ei4xe4t
      @user-nl8ei4xe4t Před 4 lety +4

      あくまで予想ですが、そういう取り決めだと思いますよ。10%でも3%でも良かったけど歴史的に5%なんだと思います。

    • @User-g28vZ9Een7fSUT-
      @User-g28vZ9Een7fSUT- Před 3 lety +1

      そこ気になりますよね〜
      でも慣例的に便利だからそうしているだけで「5%である科学的根拠はない」そうですよ
      best-biostatistics.com/hypo_test/significant.html
      分野ごとに有意水準はずらすのが現実なようです。ま、データ分析の「目的」と「結果の使い方」で意味の重みは変わってきますからな
      例えば重篤な副作用がおきる薬の安全性を分析したいならば、有意水準は低く設定しないと洒落にならない人が増えちゃいますし、人の味の好みの差を調べるゆるふわな研究ならば有意をあげて「大きく差が出たことにする」方が面白い研究になる訳です。
      門外漢なので聞き齧りですが研究者も資金不足であったり、成果を出すことへのプレッシャーであったりしがらみがあるようで…
      意識的、無意識的にバイアスのかかった選択をしてしまうこともあるようです。「P値ハッキング」についてはこちら
      www.enago.com/academy/jp/p-hacking/
      統計学的妥当性…それをどこまで信じるかは個人に委ねられているというところでしょうかね🤔

    • @tsutachan
      @tsutachan Před rokem

      統計学のルールでの一般論になりますが、5%でも10%でも1%でも良く、それは検定前に、分析者が決定します。
      5%は「良く使われている」または「良く使われていると説明されていることが多い」です。
      また統計学の教科書の巻末には、t分布表などが掲載されていますが、そこでも「良く使われる」などの理由から、5%も良く掲載されています。

  • @sushimaru8508
    @sushimaru8508 Před 3 lety

    P値が0.05未満の方がいいということですが、確率は90%とか高い方がいいのではないでしょうか。
    どうしてもそこが理解できず、、アホな質問ですみませんが教えてください

    • @tsutachan
      @tsutachan Před rokem +2

      統計学を一旦離れてイメージしてみましょう。
      事故のように、悪いことが起こる確率ならば、低ければ低いほど良いということは、おおよそ納得できるのではないかと思います。
      『検定の前に分析者がp値が0.05未満と定める』というのは、新薬の効果が無いことを否定できる確率を5%未満なら、新薬の効果が、統計学的に有意にあるということにしましょう」ということです。
      否定できる確率が低いということは、この確率が低ければ低いほど、肯定しましょうということです。

    • @sushigeneral
      @sushigeneral Před 6 měsíci +1

      「新薬の効果があることを否定できる確率」ではないですかね?間違っていたらすみません!

  • @road_to_x0
    @road_to_x0 Před 4 lety

    有意水準とp値て全く同じなの!?

  • @schoolweb262
    @schoolweb262 Před 2 lety +1

    仮説検定とP値の誤解 czcams.com/video/vz9cZnB1d1c/video.html

  • @user-dc3bv2ev8j
    @user-dc3bv2ev8j Před měsícem

    これP値の説明若干違うかないか?
    動画化するなら正しい情報発信してくださいよ

  • @user-px4vt3xw1h
    @user-px4vt3xw1h Před 4 lety +2

    わかりやすく理解できました!