これの何が問題なのか理解できないのは私の問題のなのだろうか。「公正な」という言葉を誤用しているにすぎない。この場合,「立ち上がる確率が50%」という帰無仮説が棄却できないということは,なんらかのし掛けがあると考えて差し支えないだろう。帰無仮説を棄却できないからといって釘に細工がしていないと考えることを否定されないといけないのだろう。検定すべき帰無仮説を別の仮説にしたり,信頼区間を計算すれば「整合的な帰無仮説の区間」を求めることができる。このときの「正しい判断」とはなんだろうか。批判が残るかもしれない。それ以前にデータ生成モデルがただしいかどうかを考えるべき。結論が出せることである。いちユーザーとして機械的手続きの習得に努めれば良いのであった。悪習慣を招いてしまっている。不真面目なものではなかったか。弱みを我々は有しているのかもしれない。帰無仮説検定が使えないようであれば,ベイズ統計的な方法はもっと使えないのでないか。結局何をみたら,分析が終わるのか,その基準も主体的に決めていかなければならないようなベイズ統計学は自由にできる程度は高いかもしれないが,それがどれくらい分野に寄与するのかはわからない。データ収集法(調査方法,実験方法)と解析を区別しているが,学者の専門性というのはその2つをきちんと結びつけるところにもあるのではないかと思う。統計をきちんとやっていないから,クライシスが起こったのだろうか。適当な研究計画やブラックボックスなプロトコルに起因する部分はないのだろうか。統計を勉強するのは大事だと思うがそれと同じくらい専門的なデータ収集技術や背景理論を充実させることも重要だと思う。舞いは身につけておくべきであろう。マナーを身につけなければならないのである。マナーというか,論文にきちんと記述するのが普通ではないでしょうか。