| English | 意味 |
|---|---|
| random assignment/ˈrændəm əˈsaɪnmənt/ | 無作為割り当て |
| random selection/ˈrændəm sɪˈlekʃn/ | 無作為抽出 |
| statistically significant/stəˈtɪstɪkli sɪɡˈnɪfɪkənt/ | 統計的有意 |
| scope of inference/skəʊp ɒv ˈɪnfərəns/ | 推論の範囲 |
2種類のランダム性と、それぞれの利点
- 統計学では、2つの異なる場所 でランダム性が用いられ、それぞれ異なる報酬（メリット）をもたらします。
- ランダム割り当て（処置への割り当て）→ 因果関係 を主張できる根拠となります。
- ランダム選択（母集団からの単位の抽出）→ その母集団への 一般化 を可能にします。
- 研究がどちらの手法を使用したかを知ることは、その結果が何を裏付けられるかを理解するために重要です。
無作為割り当て → 因果関係
- 対象を treatment に無作為に割り当てることで、グループ間の他のすべての変数が均衡する。
- そのため、反応の差はTreatmentそのものに帰着できる。
- これこそが、実験—そして実験のみ—が因果関係を証明できる理由である。
- 無作為割り当てがない場合、交絡因子が真の原因となり得る。
無作為抽出 → 一般化
- 母集団から対象を無作為に抽出することで、サンプルが代表値となる。
- そのため、結論はその母集団全体に一般化される。
- 無作為抽出がない場合、結果は実際に調査された対象にのみ適用される。
- 抽出は「誰が調査に含まれるか」の問題であり、割り当ては「何が与えられるか」の問題である。
有意性と推論の範囲
- 差が偶然によって合理的に説明できるほど大きくない場合、それは統計的に有意である。
- 推論の範囲 ＝ 2つの無作為化が併せて許可すること。
- 無作為な割り当て ＋ 無作為な抽出 → 一般化する因果効果*（最も広い範囲）*。
- 割り当てのみ → 因果関係はあるが一般化できない；抽出のみ → 一般化する関連性はあるが因果関係ではない。
2つの独立した無作為化、2つの独立した結論。 無作為な割り当ては因果関係を担保し、無作為な抽出は一般化を担保する。研究は片方だけ、両方とも、あるいはどちらも持たないことがあり、その推論の範囲はまさにこれらの2つの選択が許容する内容そのものである。無作為割り当てなしで因果を主張したり、無作為抽出なしで一般化を主張したりしてはいけない。
$60$ ボランティアは新しい研究手法または従来の手法に無作為に割り当てられ、スコアが有意に上昇した。
- 無作為割り当て → その手法が増加をもたらした（有効な因果主張）。
- だが彼らはボランティアであり、無作為に抽出されたわけではない → 全学生に一般化できない。
- 範囲： 母集団全体の主張ではなく、これらの被験者に対する因果効果。
Treatmentへの無作為割り当ては因果効果の主張を許容し、対象の無作為抽出は母集団への一般化を許容する。偶然だけで説明不可能なほど大きい差は統計的に有意である。推論の範囲は研究が用いた無Random化の種類によって決定される。
処理への無作為割り当て
無作為割り当ては、他の変数を処理群間で均等にする。
各無作為化が何を可能にするかを対応させよ。
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割り当て→因果；抽出→一般化。
ボランティアが2つの学習方法にランダムに割り当てられ、一方が有意に優位だったとする。あなたは結論できる...
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無作為割り当ては因果を担保しますが、ボランティアは一般化を妨げます。
偶然では合理的に説明できないほど大きい差は、統計的に___であると呼ばれる。
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これが統計的に有意である意味である。
母集団から単位を無作為に抽出することは、結果をその母集団に一般化することを可能にする。
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無作為抽出は一般化を保証する。
無作為割り当てはあるが、無作為抽出がない研究は...を支持する
難易度 1/5 · 100 コイン + 今日初回完了時に小ボーナス付与
割り当て→因果；抽出がないため一般化できない。