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前回の問題を繰り返します。
「19世紀の終わりにアメリカとスペインの間に戦争がありました。当時、アメリカ海軍の死亡率は『1000人当たり9人』でしたが、同じ時期のニューヨーク市民の死亡率は『1000人当たり16人』でした。海軍の募集係は「海軍に入隊したほうが安全」と宣伝しましたが、そうでしょうか？」
（安斎育郎著： だます心 だまされる心 岩波新書 より引用。）
答えはもちろん、そうではありません。
「数字だけ見ると『海軍のほうが安全』だと思い込みがちだが、ニューヨーク市民には高齢者も病人も含まれる。くらべるなら、海軍の兵士と同じ年齢層、健康状態のニューヨーク市民の統計とくらべなければならない。」
答えも同上より引用。
そうなんです。これは、論文を書くときの大切なポイントなのです。
「選択バイアス」といいます。
つまり、ある仮説にとって都合のよい集団を持ってきて比較すると、極めて恣意的な結果が得られます。
選択バイアスがあれば、あとでいくらすばらしい統計処理をしたとしても無意味です。統計上は有意差がでているので、うっかりだまされてしまいます。
詐欺師がよく使う手です。
だから、論文で、対象の記載は厳密になされなければなりません。つまり、論文では、対象のinclusion criteriaとexclusion criteriaをしっかり記載することが最重要事項なのです。
せっかくよいアイデアで論文を書いても、ここのところがいい加減だと、査読者の印象は最悪です。初心者の陥りやすい落とし穴です。
実は、このエントリーは、久しぶりの、「英語抄録・口頭発表・論文作成虎の巻」解説シリーズ第62回でした(笑)。
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見かけの数字や有意差にだまされてはなりません。
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