サンプリングバイアス
Sampling Bias
代表的な誤りには、無作為抽出の失敗、偏ったサンプルソースの選定、アクセス可能なデータに限定した調査などが含まれる。 このバイアスが生じると…
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Sampling Bias
代表的な誤りには、無作為抽出の失敗、偏ったサンプルソースの選定、アクセス可能なデータに限定した調査などが含まれる。 このバイアスが生じると…
Clustering Illusion
統計的にはランダム分布の中に起こる自然なばらつきや「偶然の偏り」を、人間が意味づけしようとしてしまう心理的傾向である。 人は真にランダムな…
Self-Selection Bias
調査や研究において、参加者が自らの意思で参加を選択することで、サンプルが母集団を正確に代表しない状況を指す。 これは、特定の特性を持つ人々…
Nonresponse Bias
統計的には「欠測データの非ランダム性」が本質で、「Missing Not At Random(MNAR)」に分類される欠測データ問題の一種で…
multiple testing problem
100個の仮説検定を行った場合、各検定の有意水準を通常の0.05(5%)に設定すると、何も差がない場合でも約5個の検定で「偶然」有意な差が出…
False Positive
たとえば、病気の検査で「病気でない人」を「病気あり」と誤判定することが偽陽性にあたる。 なぜ起こるのかというと、p値が有意水準(例:0.0…
Ratio Bias
たとえば「1/10の確率」よりも「10/100の確率」の方が大きく感じられるが、数学的にはどちらも同じ10%である。 このように、人は…
everywhere-effect
一見、統計的に意味のある観測結果が偶然生じることを意味するが、正式な統計用語ではない。 「多重検定問題(multiple comparis…
Greedy Navigation
ユーザーは常に「今、目の前にある選択肢の中で、ゴールに最も近づけそうなもの」を選ぶ傾向がある。 この行動原理は、UI設計・情報アーキテクチ…
まずは言葉を覚えよう