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データの二度づけ

有意性検定を使いすぎることで発生する問題として，事実の誇張がある。

研究者は，有意性を追い求めて，最も運が良く，最も誇張された結果しか選ばない。

そうした結果しか有意性の関門を通過することができないからだ。

しかし，これだけが研究を誇張された結果に偏らせる方法ではない。

統計分析はしばしば探索的に行われる。

探索的なデータ分析においては，あらかじめ仮説を選ぶことはない。

データを集めて，どんなおもしろい詳細が飛び出てくるかを知るためにデータを突っつき回すのだ。

理想的には，この探索を通じて，新しい仮説を生み出した上で，新たな実験をすることになる。

この過程では，多くの図を描き，統計分析をいくつか試し，有望な手がかりを追究することになる。

しかし，目的のないデータ探索では，偽陽性や事実の誇張を生み出す機会が多くなる。

探索で興味深い相関を見つけたとしたら，一般的な手続きとしては，新しいデータセットを集めて，仮説をもう一度検定することになる。

独立したデータセットを検定することで，偽陽性を取り除き，正当な発見を信用されるのにすることができる（もちろん，発見が再現できるように，データセットに十分な検定力を確保する必要はある）。

そのため，確認がなされるまでは，探索的に行われた発見は仮のものだと考えるべきだ。

もし，新しいデータセットを集めなかったり，新しいデータセットが以前のデータセットと強く関連していたりすれば，事実の誇張が帰ってきて，尻にかみつくだろう。

有意性検定の多用は、研究の信頼性を損なう要因として問題視されており、その一つの結果として事実の誇張が生じることが知られている。研究者は、統計的有意性を達成しようと試み、最も運が良く最も誇張された結果のみを選ぶ傾向がある。なぜなら、有意性の基準を満たすためには、そのような結果だけが通過できるためである。したがって、最終的に発表される研究結果は、真の現象の再現性や信頼性を伴わないことが少なくない。このような状況は「データの二度づけ」や「データドレッジング」と呼ばれ、統計的有意性の過剰な追求に伴う科学的な倫理問題として議論されることが多い。しかし、有意性検定の多用や誇張をもたらすのは、それだけではない。統計分析が探索的に行われる場合、研究者は事前に明確な仮説を設定することなく、得られたデータをもとに興味深いパターンや相関関係を探すことになる。このような探索的データ分析は、新しい仮説を発見するための重要な手段であると同時に、偽陽性のリスクを増加させる一因となる。探索的データ分析の過程では、さまざまな統計分析手法を試行し、多くのグラフやチャートを作成し、有望に見える手がかりを追跡することが一般的である。これにより、偶然の一致やデータのノイズを意味のあるものとして解釈してしまうリスクが生じる。例えば、探索的に見つけた相関が実際には偽陽性であり、真の因果関係を示していない場合がある。このような状況を防ぐために、探索的に見つかった仮説は独立したデータセットを用いて再度検証されることが必要となる。独立したデータセットを用いることで、偽陽性の確率を低下させ、結果の信頼性を向上させることができる。ここで重要なのは、この検証の際に新たに収集したデータセットが十分な検定力を持っていることである。検定力が低いと、新しいデータセットを用いた検証が失敗し、本当に意味のある発見を見逃してしまう可能性がある。そのため、研究者は探索的データ分析による発見が真に有効であるかを確認するための手順を踏む必要がある。確認が行われていない場合、探索的分析で得られた発見はあくまで仮のものであると見なすべきである。探索的な分析の結果をそのまま確定的なものとして扱うと、誇張された結論や偽陽性が含まれるリスクが高くなる。また、新たなデータセットを収集しない場合や、新しいデータセットが以前のデータセットと過度に関連している場合、事実の誇張は再び問題として浮上し、研究の信頼性を損なう要因となる。データの二度づけに関する問題は、研究者が統計的有意性を得ようとする際に直面するプレッシャーと深く関係している。科学研究において、有意性のある結果は一般的に注目を集めやすく、論文が採用される確率も高くなる。このため、研究者は無意識のうちに、あるいは意図的に、探索的データ分析を用いて自分の主張を裏付ける結果を見つけようとする。しかし、これはデータの意味を誤解したり、再現性のない結果を生み出したりする原因となる。結果的に、再現性危機として知られる現象が引き起こされ、科学コミュニティ全体の信頼性が損なわれることになる。探索的データ分析自体は決して悪い手法ではなく、むしろ新たな発見のきっかけとして非常に有用である。しかし、探索的手法を正確に理解し、その限界を認識することが重要である。すなわち、探索的分析によって得られた結果は、そのままでは科学的証拠としての力が弱く、さらなる検証が求められるものである。こうした確認を怠った場合、偶然の一致や一時的なデータの変動を事実として発表してしまうリスクが高くなる。探索的データ分析の結果を元に新たな仮説を立て、それを検証するための追加の研究を行うことは、科学研究において理想的なプロセスとされている。このプロセスでは、発見の再現性を確保し、誤解を避けるために多角的なアプローチが取られる。例えば、異なる条件やサンプルでの実験、別の統計手法を用いた分析などが行われることで、結果の妥当性を強化することができる。このようにして得られた結果は、より信頼性が高く、科学的な価値があると見なされる。まとめると、探索的データ分析は新たな発見のきっかけを提供するが、その結果は再現性が確保されるまで仮のものと考えるべきであり、誤った結論を避けるためには、独立したデータセットによる再検証が不可欠である。科学的な研究は一過性の発見や偶然の産物ではなく、慎重に確認された結果が基盤となって初めて信頼できるものとなる。探索的な分析がもたらす偽陽性のリスクを理解し、そのリスクを最小限に抑えるための適切な手順を踏むことで、研究はより正確で信頼性の高いものとなる。こうした手順を怠ると、結果として事実の誇張や信頼性の低い研究成果が生まれ、科学全体の発展に悪影響を与える可能性がある。