統計の世界には「保守的な解析」という重要な考え方があります。
日常会話の保守的とは少し異なり、医療統計では「有意差が出にくい（p値が小さくなりにくい）」ことを意味します。

せっかく苦労して集めたデータなら、少しでも有意差が出やすい手法を選びたいのが人間の心理です。しかし、研究者が甘い判定ばかりを選ぶと「本当は効果がないのに、効果がある」という誤ったエビデンス（偽陽性）が世に溢れ、最終的に患者さんが不利益を被ります。
だからこそ、統計学には「迷ったら保守的な解析（有意差が出にくい厳しい手法）を選択する」という大原則があります。

この代表例として、最新のYouTube動画で「カイ二乗検定におけるイェーツの連続性補正」について解説しました。
カイ二乗検定は判定が甘くなりやすい弱点があるため、この補正をかけてあえて「保守的（有意になりにくく）」にします。わざわざ厳しい道を選ぶことこそが、正しい科学の姿勢なのです。

AI時代に求められる、研究者としての倫理観と判断力について熱く語りました！

▼最新のYouTube動画はこちら！
「【医療統計】カイ二乗検定とイェーツの連続性補正の使い分け」
https://www.youtube.com/watch?v=OKUXruHsM_A


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