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リンクがないのでオリジナルの報告はわからないけど、記事では、Facebookを止める前後でどのように変化したかという数値データが無い。これでは「止めると幸せになれる」という結論にはならないと思う。2つの群の差も僅かで、恣意的な結論ではないかという感じがする。＃Facebookを擁護したいわけではないですが
> Facebookを止める前後でどのように変化したかという数値データが無い
いや、1000人以上から無作為抽出してグループを分けたなら前後の数値は必要ないよ。
十分に標本数が多いなら、実験前の幸福状態のばらつきも統計的誤差のなかに吸収されるので、言ってみればお互いのグループの実験前の幸福度はほぼ同じ状態になっている。
そこから差が出たなら、FBを止めて幸せになったか、あるいは続けることで不幸になったか、のどちらかになる。もし前後の数値が必要なら、このどちらかを特定しなきゃいけない場合だけど今回の趣旨に関してはどっちでも良いわけだね。
> 2つの群の差も僅かこれも逆。1000人以上という標本数における7％の差は、統計的には十分に大きいよ。1000人ぐらいだと統計的誤差も1%以内に収まるレベル。もし標本数が100人ぐらいだと微妙なとこだけどね。
をを、そうなんだ。こういう数字をどのくらい信頼してよいかどうかというような知識は、どうやって学習したらいいのだろう？
高校数学の「確率・統計」の応用、もしくはそこより少し進んだところで学習できます。厳密な数字でなくてもよいのなら、ブルーバックス等の統計絡みのくだけた本で概念くらいは出てきます
母集団が不明でも標本数がある程度あれば、本来あるべき数値との誤差がある程度収束します。
(いわゆる)視聴率の誤差・信頼度がどの程度なのか、とかわかると面白いです。
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にわかな奴ほど語りたがる -- あるハッカー
使用を止める実験なのに、止める前後の比較がない (スコア:2)
リンクがないのでオリジナルの報告はわからないけど、記事では、Facebookを止める前後でどのように変化したかという数値データが無い。これでは「止めると幸せになれる」という結論にはならないと思う。2つの群の差も僅かで、恣意的な結論ではないかという感じがする。
＃Facebookを擁護したいわけではないですが
Re: (スコア:3, 参考になる)
> Facebookを止める前後でどのように変化したかという数値データが無い
いや、1000人以上から無作為抽出してグループを分けたなら
前後の数値は必要ないよ。
十分に標本数が多いなら、実験前の幸福状態のばらつきも
統計的誤差のなかに吸収されるので、言ってみれば
お互いのグループの実験前の幸福度はほぼ同じ状態になっている。
そこから差が出たなら、FBを止めて幸せになったか、
あるいは続けることで不幸になったか、のどちらかになる。
もし前後の数値が必要なら、このどちらかを特定しなきゃいけない場合だけど
今回の趣旨に関してはどっちでも良いわけだね。
> 2つの群の差も僅か
これも逆。1000人以上という標本数における7％の差は、統計的には十分に大きいよ。
1000人ぐらいだと統計的誤差も1%以内に収まるレベル。
もし標本数が100人ぐらいだと微妙なとこだけどね。
Re: (スコア:2)
をを、そうなんだ。
こういう数字をどのくらい信頼してよいかどうかというような知識は、どうやって学習したらいいのだろう？
Re:使用を止める実験なのに、止める前後の比較がない (スコア:1)
高校数学の「確率・統計」の応用、もしくはそこより少し進んだところで学習できます。
厳密な数字でなくてもよいのなら、ブルーバックス等の統計絡みのくだけた本で概念くらいは出てきます
母集団が不明でも標本数がある程度あれば、本来あるべき数値との誤差がある程度収束します。
(いわゆる)視聴率の誤差・信頼度がどの程度なのか、とかわかると面白いです。