QRPsとは,論文を発表するために研究実施中に行われた様々な問題行動のことである。(2012)は「望ましい結果がえられた時点で,計画より早くデータ収集を中止すること」を挙げた。偽陽性の結果の割合は期待値以上で,研究の追試が失敗する一つの原因と考えられる。この問題は,ベイズ統計学の視点を入れることによって回避する可能性がある。ベイズ統計学にはベイズ更新という概念が存在し,データを集めながら,結果を検討するのは自然的なこととされている。以下BFと記す)を用いた逐次分析が一定条件を満たせば,対応のないt検定でも利用可能と指摘した。本研究では,BFを利用した1要因分散分析における逐次解析が可能となる条件を検討する。方法BFによる逐次解析では,解析解を求めることは極めて困難である。そのため,本研究ではモンテカルロ法で,近似的な数値解を求めた。Framework(OSF)で公開したスクリプト(https://osf.io/qny5x)に基づいて,作成した。50004であった)を行った。.04を用いて結果を検討した。1の時,各停止辺界での第I,II種の誤りの割合を表1に示した。3の場合,第一種の誤りの割合は.04であった。これもすでに従来の方法で良く使われる.05以下であった。.18)であって,圧倒的に検定力不足であった。検定力を.08以上に上回るため,停止辺界は約25以上であることが明らかにした。Johnson(2013)は結果が有意と主張してよいの,BFの値が20以上であることが望ましいと指摘したため,BFによる逐次解析を利用する際,20以上のBFが望ましい。