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皆さんもソースを読むときに、行と行の間を読むような気持ちで見てほしい -- あるハッカー
こういうの見ていつも思うこと (スコア:1)
チョコレートの○○成分が影響してガン発生率が少ない、のかもしれない。
コーヒーをよく飲む人は夏場でも熱いコーヒーを飲むから
新陳代謝が良くてガン発生率が少ない、のかもしれない。
コーヒーを飲む女性は紅茶を飲む女性より男気溢れるから病気にかかりにくい、のかもしれない。
普段コーヒーを飲むかどうかを聞き出して、それを元に相関性を探しても意味がないと思うけどなぁ。
リンク元を読むと
「調査開始時のコーヒー摂取頻度により４つのグループに分けて」
ってあるから、あんまり意味がないような。
単にそういう傾向があるっていう記事なだけで、
「だからコーヒーを飲みましょう！」
ってのは違うような。
コーヒーを「飲ませた」グループと「飲ませなかった」グループに分けて実験しないと意味がないんじゃないの？これ。
Re: (スコア:5, 参考になる)
＞コーヒーを飲む人はチョコレートを一緒に食べる人が多いから
＞チョコレートの○○成分が影響してガン発生率が少ない、のかもしれない。
それを交絡因子と言います。
交絡因子は考え得る限り列挙されて、多変量解析のパラメータに突っ込まれて除去されます。
全く意外なところで影響を受けている可能性は否定できませんが、それを言えば悪魔の証明で「全ての」コホート研究が無意味なものになります。
また、似たような影響を及ぼすものにバイアスがありますが、これもパラメータに含まれます。
研究者はバカではありません。
少なくとも真っ当な研究であれば、交絡因子やバイアスはきちんと処理して進めます。
釈迦に説法する前に、まず論文、最低限でもアブストラクト程度はちゃんと読んでみては？
# なんか統計と見るとむやみに叩きたい輩が多くて辟易
Re:こういうの見ていつも思うこと (スコア:0)
今回のは統計的手法を正しく利用しているまともな研究なのかもしれないけど、分野によっては統計どころか、必要条件と十分条件の区別すらついていない論文とかもあるからねぇ。研究者だからといって、バカでない（確率論や統計学をちゃんと解った上で統計的手法を使っている）とは一概には言えないんだよね。