仮説

仮説

執筆済 研究

検証可能な予測。 「こうなるはずだ」を、確かめられる形に書いたもの。

仮説: 手法 X は、多峰性の強い問題において、
      同じ関数評価回数で手法 Y より高い成功率を示す

満たすべき条件#

条件 内容
反証可能 どんな結果なら「違った」と言えるか明確
具体的 対象、条件、指標が定まっている
事前に立てる データを見てから作らない
理由がある なぜそう予想するのか説明できる

帰無仮説と対立仮説#

統計的検定の枠組みでは

帰無仮説 H₀: 差は無い
対立仮説 H₁: 差がある

検定は H₀ を棄却できるかを調べる。 「差がある」ことを直接証明するのではなく、 **「差が無いとしたら、この結果は起こりにくい」**と示す。

そのため

  • H₀ を棄却できない = 差が無い、ではない （検出できるだけの検出力が無かっただけかもしれない）
  • 「差が無いことを示す」には同等性検定など別の設計が要る

HARKing#

結果を見てから仮説を作ること （Hypothesizing After the Results are Known）。

20 個の条件を試す → 1 つだけ有意 → それを最初からの仮説として書く

p<0.05 を 20 回試せば、 偶然に 1 回は有意になる（多重比較）。 それを「予測どおり」と書くのは誤りで、 再現しない結果を量産する原因になる。

事前登録#

仮説と解析方法を、 データを取る前に公開しておく仕組み。

  • HARKing と p 値ハッキングを構造的に防ぐ
  • 否定的な結果も報告される（出版バイアスの緩和）

心理学の再現性危機を受けて広まり、 他分野にも波及している。

探索的な解析をしてはいけないのではなく、 確認的な解析と探索的な解析を区別して報告するのが要点。

参考文献#