心理学とp値

   

統計を扱う人にはやっとか、という気持ちがあるかもしれませんが統計検定におけるp値の問題があります。
今月(2016 03/7)アメリカの米統計学会でp値に関する6つの声明をしました。

この問題に関してはまとめやtogetterで多く取り上げられているので参考までに。

心理学統計でもp値からは逃れられません。
一番p値を扱う検定はt検定だと思います(違ったらごめんなさい)。
独立変数として統制群と実験群があり、従属変数として計測された数値があり、といったテンプレートです。

例えば、「ドクターペッパーを飲むと水を飲むよりテストの点数が良い」という仮説を立てて証明するには、統制群が水を飲む群、実験群がドクターペッパーを飲む群となり従属変数はテストの点数になります。そして、t検定を行いp値を見ます。

p値について問題点はリンク先にもあるけれどp値はなくならず、p値だけでなくその背後にある問題にも注目しようということです。
このブログでは心理学初学者(特に大学生)を対象にしています。まだp値の問題が大きく取り上げられたばかりなのですぐに心理統計学は変わらないと思います。
なので心理学系卒論を書くという場合はp値とは何か、仮説検定とはなにかということをしっかりと理解しておくことがいいと思います(大学院生は指導教授次第かな)。

(そして有意差がない場合でも自信を持って!!有意差がないからって片側検定にだけは走らないで!!)

おまけ1

p値を扱うということは確率からは逃れられませんのでひとつ息抜きに最近の確率問題で話題のソーシャルゲームのガチャ確率問題を紹介

おまけ2

上記の例で出したドクターペッパーの話ですがもし「ドクターペッパーを飲むと水やコカコーラを飲むよりテストの点数が良い」という仮説をたてた場合、t検定ではなく分散分析になります。

おまけ3

最近はいい時代になってだいたいのことが動画にあるのはすばらしい!!

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