巧妙な科学：データダグリングが暴露される

‘巧みな科学：データダングリングの暴露とは’

p-hackingの動機と結果について深く掘り下げる

最近のニューヨーカーの見出しには、 「彼らは不正を研究しましたが、彼らの仕事は嘘だったのでしょうか？」という見出しがあります。その裏にはどのようなストーリーがあるのでしょうか？行動経済学者のダン・アリエリと行動科学者のフランチェスカ・ジーノは、自分たちの分野で高い評価を受けているにもかかわらず、研究不正の疑いをかけられています。率直に言えば、彼らは統計的に有意な結果を得るためにデータを捏造したと非難されています。

残念ながら、このような事例は珍しくありません。科学的な研究は詐欺行為に見舞われてきました。p-hackingの慣行（例：データの操作、有意なp値が得られると実験を中止する、有意な結果のみを報告するなど）は長い間懸念されてきました。本記事では、なぜ一部の研究者が自身の研究結果を調整することに誘惑されるのか、その結果について考察します。また、独自の実験でp-hackingを防ぐためにできることを説明します。

しかし、スキャンダルと秘密に入る前に、まずは基礎知識から始めましょう — Hypothesis Testing 101のクラッシュコースです。この知識は、p-hackingの世界を航海する際に役立つでしょう。

Hypothesis Testing 101

ポストを完全に理解するために知っておく必要があるキーコンセプトをおさらいしましょう。仮説検定、p値、第I種／第II種エラー、有意水準などについての習熟している方は、このパートをスキップしても構いません。

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最高のピザのテスト

有名なイタリアの都市ナポリへ行ってみましょう。ポルトアルバとミケーレの2つのピザ店が世界一のピザを作っていると主張しています。あなたは好奇心旺盛なフード評論家であり、本当にその称号を受けるにふさわしいピザ店を見つけることに決めました。そのために、「最高のピザのテスト」というイベントを開催することにしました（それは要するに仮説検定です）。

調査は2つの仮説から始まります：

• 帰無仮説（H0）：ポルトアルバとミケーレのピザの味には違いがなく、観察される違いは偶然によるものです。
• 対立仮説（H1）：ポルトアルバとミケーレのピザの味には有意な違いがあり、どちらか一方が他よりも優れていることを示しています。

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