分析の想定が違うので当たり前では?この例では,以下のような研究の目的があり,それを検証するためにコイン投げを行っていることを想定している。公平で偏らないものであるかどうかを検証する例を考えてみよう。すれば,適切な想定は二項分布を想定することだろう。distributionを想定したり,5分間コインを投げ続けるのは,この目的に対して何を明らかにしようとしているのかわからない。考えることができるが,帰無仮説検定の枠組みではデータ生成過程を取り込めない。」と述べているが,何を対立させて議論しているのかわからない。ベイジアンでなくとも,結果が異なるのは当たり前に理解できる。これまでは実験計画の中にその過程を統制する仕掛けを埋め込み,方法や手続きを詳述することで実験者の考えを推察するしかなかった。明示することができる。実験計画法は分散分析を行うためのデータ収集方法で,誤差の分布に正規分布を仮定している。ここに実験者の想定を推し量る営みなどないと感じられる。このことは後述の変数変換の部分とも関わってくる。言えば,実験計画は系統誤差を偶然誤差に変換する巧妙な手続きによって,実験の効果を検証できるようにした鮮やかな手続きと考えられる。想定している確率分布を明示したからといって,データを得る背景についてはなんの情報も得られない。データがどのように得られたのかは,実験手続きやmethodの詳細な記述から理解するのが普通の論文の読み方だと思われる。主張があればそれを受け入れるしかない。いった意図にせよ,特定の現象を検討するために不適切な方法が取られていたのであれば,批判や議論がきちんとなされるべきことであろう。この点が帰無仮説検定の最大の欠点である,と筆者は考えている。ベイジアンのほうがよいことへの伏線だと思うが,ベイジアンだからといって問題がないわけではない。誤った結果というのはなんだろうか?タイプI・IIエラーについては,検定論の枠組みでしっかりと議論がなされているし,方法論も存在する。ネイマンピアソンの検定の枠組みに則れば,タイプIエラーをコントロールした行動ができる。