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約１％を有意な差とみるか誤差の範囲とみるかということ。5％ほどもあれば、有害であると誰でも認識できるが、約１％となると、本当に因果関係があるかどうか疑わしいものである。同じ調査を繰り返しても、有意な差が出ない可能性すらある。まあ、自然環境破壊などでは、10％の影響でも無害として開発を進めて10年もしないうちに絶滅に至らしめるなんてよくある話ではある。
統計学的にみれば、0.1%でも有意な数とみるべきケースもあるし、10%や20%でも誤差の範囲となるケースもある。それが有意な数かどうかは調査方法と母数によってほぼ決まる。結果の値じゃない。
自然環境破壊の調査なんぞ、10%が誤差と言えるような母数の少ない調査で十分だ、と思われていたわけですかね。
事後的に環境破壊の影響を調べるようなケースのことなら、母数が少なくても十分なんじゃなく比較対照となる以前のデータがそれだけしかないため、事後のデータばかり増やしても意味がないからなのでは
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未知のハックに一心不乱に取り組んだ結果、私は自然の法則を変えてしまった -- あるハッカー
約１％ (スコア:0)
約１％を有意な差とみるか誤差の範囲とみるかということ。5％ほどもあれば、有害であると誰でも認識できるが、約１％となると、本当に因果関係があるかどうか疑わしいものである。同じ調査を繰り返しても、有意な差が出ない可能性すらある。
まあ、自然環境破壊などでは、10％の影響でも無害として開発を進めて10年もしないうちに絶滅に至らしめるなんてよくある話ではある。
Re: (スコア:0)
統計学的にみれば、0.1%でも有意な数とみるべきケースもあるし、10%や20%でも誤差の範囲となるケースもある。
それが有意な数かどうかは調査方法と母数によってほぼ決まる。
結果の値じゃない。
Re:約１％ (スコア:0)
自然環境破壊の調査なんぞ、10%が誤差と言えるような母数の少ない調査で十分だ、と思われていたわけですかね。
Re:約１％ (スコア:1)
事後的に環境破壊の影響を調べるようなケースのことなら、母数が少なくても十分なんじゃなく比較対照となる以前のデータがそれだけしかないため、事後のデータばかり増やしても意味がないからなのでは
うじゃうじゃ