カウンターヌル

統計学、特に心理学データの統計分析において、カウンターヌルとは、研究結果の理解と提示を助けるために用いられる統計量である。カウンターヌルは、効果量、すなわちある効果の平均値を標準偏差で割った値を中心に展開される。^{[ 1 ]}

カウンターヌル値は、帰無仮説と同様にデータによって裏付けられる効果サイズです。^{[ 2 ]}特に、平均値を中心に対称的な分布から結果が導き出された場合には、カウンターヌル値は観測された効果サイズのちょうど2倍になります。

帰無仮説とは、対立仮説との比較検定のために設定される仮説です。したがって、対帰無仮説とは、帰無仮説の代わりに使用される対立仮説であり、元の帰無仮説「差なし」と同じp値を生成します。 ^{[ 3 ]}

一部の研究者は、 p値に加えてカウンターヌルを報告することで、2つのよくある判断ミスに対抗できると主張している。^{[ 4 ]}

• 選択された統計的有意水準で帰無仮説を棄却できなかった場合、観察された「効果」の大きさはゼロであると仮定する。
• 特定のp値で帰無仮説が棄却されるということは、測定された「効果」が統計的に有意であるだけでなく、科学的にも重要であることを意味すると仮定します。

これらの恣意的な統計的閾値は不連続性を生み出し、不必要な混乱と人為的な論争を引き起こします。^{[ 5 ]}

他の研究者は、これらの一般的な誤差に対抗する手段として信頼区間を好みます。 ^{[ 6 ]}

参照

• 出版バイアス

参考文献

1. パシュラー、ハロルド・E.; スティーブンス、SS (2002).スティーブンスの実験心理学ハンドブック. チチェスター: ジョン・ワイリー・アンド・サンズ. pp. 138, 422. ISBN 0-471-44333-6カウンターヌルは、「効果サイズ」と呼ばれる、ますます一般的になっている尺度を中心に展開されます。これは本質的に、何らかの効果の平均の大きさ（たとえば、2つの条件間の平均差）を標準偏差（通常は条件全体でプールされます）で割ったものです。
2. Rubin, Donald B.; Rosenthal, Robert; Rosnow, Ralph L. (2000).行動研究におけるコントラストと効果量：相関アプローチケンブリッジ大学出版局, イギリス. p. 5. ISBN 0-521-65258-8。
3. Iacobucci, Dawn (2005). 「編集者より」(PDF) . Journal of Consumer Research . 32 : 6–11 . doi : 10.1086/430648 . 2005年11月8日時点のオリジナル(PDF)からアーカイブ。 2007年8月1日閲覧。
4. Rosenthal, R.; Rubin, DB (1994). 「効果量の逆ヌル値：新しい統計量」 .心理科学. 5 (6): 329– 334. doi : 10.1111/j.1467-9280.1994.tb00281.x .
5. Pasher (2002)、348ページ：「棄却する/棄却できない[帰無仮説]の二分法は、この分野を混乱と人為的な論争で満たし続けている。」
6. Boik, Robert J. (2001). 「行動研究におけるコントラストと効果サイズの考察：相関アプローチ、Robert Rosenthal、Ralph L. Rosnow、Donald B. Rubin著」. Journal of the American Statistical Association . 96 (456): 1528– 1529. doi : 10.1198/jasa.2001.s432 . JSTOR 3085927.標準化された効果サイズ指標の区間推定が必要な場合、より合理的なアプローチは、固定された信頼係数を持つ信頼区間を構築することです。 

さらに読む

• Rosnow, RL, & Rosenthal, R. (1996). 他者の公表データにおける対比、効果量、およびカウンターヌルの計算：研究消費者のための一般的な手順. 心理学的方法論, 1, 331-340