統計学のNULL
カテゴリー：科学、統計学
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以下の記事が面白かったので、まとめてみました
導入
科学の世界では、すべての研究結果が平等に扱われているわけではありません。特に、メタアナリシスの分野では「出版バイアス」という問題が存在します。では、なぜ効果の大きさやサンプルの大きさが科学研究において重要なのか？その背景には「NULL（何もない）」という統計学的概念が深く関わっています。本記事では、「出版バイアス」がどのように科学研究を歪めているのか、その仕組みと影響について考察します。
出版バイアスとは何か？
出版バイアスとは、特定の研究結果が発表されやすく、他の研究結果が無視されやすい現象です。例えば、効果の大きい研究や目を引く結果が得られた研究は、学術誌に掲載されやすい傾向にあります。しかし、サンプルサイズが小さく、効果が見られない「NULL」の研究結果は、しばしば発表されません。
メタアナリシスでは、複数の研究結果を統合して全体の傾向を分析しますが、この「発表されない研究」があると、結果に偏りが生じることがあります。
ファンネルプロットで見る出版バイアス
メタアナリシスにおいて、効果の大きさとサンプルの大きさをX軸とY軸に取った「ファンネルプロット」を使うことで、研究結果の分布を視覚的に捉えることができます。
理想的な状態では、図2Aのようにサンプルが小さい研究はばらつきが大きく、サンプルが大きい研究は効果の大きさの平均に集まるため、逆さの漏斗（ファンネル）状の形が現れます。この場合、すべての研究が発表されているため、全体像が正確に把握できます。
「NULL」の発表がもたらす真の重要性
考古学では、特定のものが「見つからない」ことが歴史的に意味を持つことがあります。同様に、メタアナリシスでも「NULL」、つまり効果が見られない研究が重要です。もしNULLの結果が発表されなければ、科学的な全体像が歪んでしまいます。
出版バイアスが働いたファンネルプロット
サンプルが小さくて効果も小さい研究が見られません。これは、これらの研究が発表されずに「お蔵入り」になっている可能性を示唆しています。サンプルサイズが小さく、効果が小さいために、NULLと判断され、重要ではないとみなされたためです。
出版バイアスが引き起こす「錯覚」
NULLの研究が発表されないことにより、メタアナリシス全体の効果が過大評価されるリスクがあります。図2Bのように、効果が小さい研究が除外されると、残された研究が示す効果の大きさが全体の平均を押し上げ、実際には存在しない効果を示す結果となります。
研究者がNULL結果を発表しないことで、科学文献全体が誤った方向に進む可能性が高まります。これが「出版バイアス」による錯覚です。
まとめ：科学研究における透明性の重要性
メタアナリシスの結果が正確であるためには、NULLの結果も含め、すべての研究が発表されることが重要です。出版バイアスは、科学の透明性を損ない、結果の解釈に大きな影響を与えます。研究者や出版者は、ポジティブな結果だけでなく、あらゆる結果を発表する責任を持つべきです。
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