片側検定ってずるくないでしょうか？

Question

統計学の、検定の勉強をしています。

検定では、両側検定と片側検定がありますが、
どちらを使うかは、試験条件などにより自由に選べるかと思います。

例：『血圧を下げる薬を使ったA～Eさんに、実際に効果があったか検定せよ』

上記のような例題があったとすると、血圧は下がりこそすれ、上がりはしないため
下側方向での片側検定をすることになると思います。

しかし、この例題において、（故意に）下側に範囲を寄せると、
結果として、両側検定より帰無仮説が棄却されやすくなります。

人為的操作により、帰無仮説が棄却されるように操作できてしまう
ということが、なんだかずるく（？）思えてしまいます。
（実際にずるくはないですが、なんとなくニュアンスが伝わるでしょうか。。）

なぜ、このように自由に片側・両側を選んでも問題がないのか
教えてください。

kgu-2 · Accepted Answer

1)ズルイのは、両側検定をすること
　降圧剤は、対照群に比較して、血圧が「下がっていれば」十分。上がっていれば、物笑いのタネ。片側で検定するのが正しい。
　両側で有意差を見つければ、片側で有意差有りは当然なので、ワザワザしない＝手抜き、サボりです。サボるのを「ズルイ」と言いませんか
　両側検定で有意差無し、片側検定で有意差有り、が降圧剤なら、薬として有効です。両側でして、「無効」と判定して捨てるのは、統計学的には、「第2種の過誤」と言ったハズ。
　そもそも、両側でするのは、教えても理解してもらえない、経験不足なので間違って覚える。それなら教えるのも面倒＝これもズルイ(カナ？)
　マニュアルではなく、なぜ検定が必要なのか、から出発しないと、ご質問のような泥沼に入ります。
2)検定そのものがズルイ
　全数を調べれば、0.1でも0.00001でも差があります。検定を現実社会で応用する限り、同じとは絶対に言えません。ですから、統計学の教科書では、「差が無い」という表現は、使えませんし、使いません。論文では、たま見つかり、『あんな有名大学なのに』と笑えますが。
　検定は、全数が使えない場合の方便です。全数を調べないのは、サボりですから、ズルイのでは。

alice_44 · Answer

＞ データを取ってから検定方法などをあれこれこねくり回すのは
＞ マナー違反のような感じがしますけれど

こねくり回しかたにもよると思います。
検定を否定する統計学者の中には、替りに、検定結果が「有意差あり」
になる有意水準の下限を算出することで群間比較をせよ と言っている
人もいるくらいです。

kgu-2 · Answer

No3です。
>　正直、データを取ってから検定方法などをあれこれこねくり回すのはマナー違反のような感じがしますけれど
 誰も迷惑しませんので、マナー違反ではありません。強いていうなら、ここの回答者。でも、回答者は無視するだけでしょうから、マナー違反にはなり得ません。
　ですが、教科書には、「検定法を決めてから、データを集めろ」と書いてあります。大学時代に、そのように教わった記憶は鮮明でしたが、意味が分かりませんでした。理由を説明できるようになるには、１０年はかかりました。

有意差無し、の検定法が無い、というのは、今までの回答からご理解出来るハズ。ご理解頂けないのは、経験不足でしょう。私は、賢くないので３０年かかりましたが。『なぜ検定が必要なのか』を考えてから、極端に言えば、「検定できる」という人を尊敬しなくなりました。
　統計学的に有意差無しと実生活での価値判断とは一致しません。それも検定が出来る人を尊敬しなくなった理由です。この部分は、教科書で読んだのは、一冊だけです。検定を金科玉条としている限り、理解は不能だと想います。

最初のご質問からかなりズレテいます。過去の回答をお読み頂くか、これまでの回答からご理解頂くか、あらたにご質問を立てて下さい。

MagicianKuma · Answer

数学はあくまで問題解決の一手段にすぎませんから、有意水準にしても恣意的であることに間違いありませんが、議論する場合には共通の土台ににのっとって話をする必要があります。大事なことはでてきた数値がどういう前提や仮定に基づいてどういう意味を持っているかを正確に把握できているということです。統計学はきわめて現実的な問題解決のために発展した分野とおもいますので、ある程度の割り切りも必要です。でないと結局何お役にも立たないというジレンマに陥ります。ただ、検定そのものは無意味で有害と考える統計学者も多いと聞きます。

kgu-2 · Answer

No3です。
 真面目に取り組んでおられるようなので。

>このように、特性や物性等にどんな効果をもたらすかわからないものの効果を実験するということは多々あると思います。
　極端に言えば、目的に合わせて、どんな検定法でもよいので「有意差あり」を言えればよい。同じデータでも、検定法によって、結果が異なるとも珍しくありません。
　
　教科書に書いていないことですが、「有意差あり」で論文は書けます、というより必要不可欠です。「有意差無し」は全く無意味。
　そもそも有意差なんぞは、論文を書くため、もっともらしく説得する手段にすぎません。すなわち、「有意差あり」を見つければ勝ち、と表現した方が分かりやすいかも。そこで、いろいろな検定法、最近では多変量解析まで持ちだして、が流行っています。

先に述べたように、全数のデータがあれば、「有意差」なんぞを超えて。「明確な差がある」ことを理解・納得して下さい。そうすれば、検定のくだらなさが分かります。
　検定出来る人が賢いわけではありません。賢いと勘違いしているだけ、そして全数をサンプルにしないサボりです。0.0000・・・01でも、数学では同じとは表現しません。そして、統計学は数学で説明します。私は、これを悟るのに３０年かかりました。教科書には書いていないからです。

alice_44 · Answer

ある検定に、両側検定と片側検定のどちらを使う「べき」か…
という考え方が、そもそも大間違いで、「ずる」さの始まりです。
単に、有意水準p%の両側検定と有意水準p%の片側検定では、、
p%という数値だけ同じでも、有意水準は異なる というだけです。
検定方法が違うのだから、アタリマエですね？
ひとつの現象に対して、それを有意差ありと判定するか有意差なし
と判定するかは、有意水準をどこに置くか次第で変わります。
有意水準自体は、どう置くべきかが推論されるようなものではなく、
資意的に設定するもの。そこを忘れさせることが、統計処理の結果を
権威化して話を誤魔化すための第一歩なのです。

MagicianKuma · Answer

＞それならばどういった基準で決めるのでしょうか？
まず、検定統計量の違いでいうと、例えばカイ二乗検定の場合は検定値0以上であり、0付近は普通に起こりうる領域ですから、片側検定しか意味ありません。
次に、帰無仮説の違いです。例えば、H0:|μ1-μ2|=0 (二つの平均に差がない。)ならこれは両側検定すべきです。一方、H0:μ1-μ2=0（μ1はμ2より大きいとはいえない）なら片側検定です。
ざくっというと、めったに起きないと考えられる領域はどこか？とうい判断とおもいます。例えば、平均値前後の狭い領域も確率的には5%以下の範囲があるわけですが、ここに入ったからといってめったにおきない領域とは考えないわけです。

MagicianKuma · Answer

一般的には両側検定か片側検定かは事由に決めるものではないと思います。帰無仮説・対立仮説および検定統計量によるのだとおもいます。今回の質問の場合はどのような帰無仮説・対立仮説になっていますか？

DJ-Potato · Answer

ちゃんと統計を知っている人なら、
「片側検定で有意確率５％で有意に新薬が優れている」と言われた時に、そりゃ有意差なしっていうんじゃないの？と思うはずです。

片側検定で有意確率1%未満で有意差があるなら、両側検定を取ったとしても確実に５％以下の有意確率になるわけで、それならいいだろう、とか思うわけです。

そもそも、A～Eさんはどうやって選ばれたのか、そこに人為的操作はないのか、という点に、ずるい感じがいっぱいありますから、検定が両側か片側か、そもそも何検定を用いたのか、それは妥当な検定方法なのか、という辺りを突き詰めれば、本当にずるい事してた人は黙っちゃうはずです。

究極的には、有意確率50%で帰無仮説を棄却してもいいんです。誰も相手にしてくれないだけですから。

片側検定ってずるくないでしょうか？

1)ズルイのは、両側検定をすること

この回答への補足

＞ データを取ってから検定方法などをあれこれこねくり回すのは

No3です。

数学はあくまで問題解決の一手段にすぎませんから、有意水準にしても恣意的であることに間違いありませんが、議論する場合には共通の土台ににのっとって話をする必要があります。

No3です。

ある検定に、両側検定と片側検定のどちらを使う「べき」か…

＞それならばどういった基準で決めるのでしょうか？

一般的には両側検定か片側検定かは事由に決めるものではないと思います。

この回答への補足

ちゃんと統計を知っている人なら、

この回答への補足

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