Copilot にちょっと意地悪してみた

Copilot にちょっと意地悪してみた。
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自分
パラメトリック手法で有意確率が有意水準を上回った時とノンパラメトリック手法で有意確率が有意水準を上回った時の解釈の違いは？

Copilot
統計解析において、パラメトリック手法とノンパラメトリック手法の有意確率（P値）が有意水準を上回った場合の解釈には以下の違いがあります。

パラメトリック手法:
パラメトリック手法は、特定の分布（主に正規分布）を背後に想定しているため、データがその分布に従っていると仮定します。
有意確率が有意水準を上回った場合：結果は有意差があると解釈され、帰無仮説を棄却し、対立仮説を採用します。
ノンパラメトリック手法:
ノンパラメトリック手法は、特定の分布を背後に想定せず、データの分布によらずに検定を行います。
有意確率が有意水準を上回った場合：結果は有意差がないと解釈され、帰無仮説を採用します。

要するに、パラメトリック手法は特定の分布を仮定しているため、有意確率が有意水準を上回った場合でも有意差があると判断されることがあります。一方、ノンパラメトリック手法は分布に依存しないため、有意確率が上回った場合は有意差がないと解釈されます。
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何だか回答が変なので違う質問をしてみた。

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自分
有意確率が有意水準よりも大きな値でも有意差ありを言えるか？

Copilot
統計解析において、有意確率（p値）が有意水準を上回った場合でも有意差ありを主張することはできません。以下の理由から、有意確率が有意水準よりも大きい場合は帰無仮説を棄却せず、有意差があるとは言えません。

有意水準の設定:
有意水準は研究者が事前に決めるものであり、通常は5%（0.05）または1%（0.01）と設定されます。
有意水準を超えるp値は、帰無仮説が正しい場合に偶然そのような結果が得られる確率を示します。
p値の解釈:
p値が有意水準を上回る場合、帰無仮説を棄却する根拠は不十分です。
有意差があるかどうかを判断するためには、p値が有意水準よりも小さい必要があります。

要するに、p値が有意水準を上回った場合は、統計的に有意差があるとは言えません。有意差を主張するためには、p値が有意水準を下回る必要があります。
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まあ、これが普通だよね。
っで、もう一度ひとつ前と同じ質問をしてみた。
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自分
パラメトリック手法で有意確率が有意水準を上回った時とノンパラメトリック手法で有意確率が有意水準を上回った時の解釈の違いは？

Copilot
統計解析において、パラメトリック手法とノンパラメトリック手法の有意確率（P値）が有意水準を上回った場合の解釈には以下の違いがあります。

パラメトリック手法:
パラメトリック手法は、特定の分布（主に正規分布）を背後に想定しているため、データがその分布に従っていると仮定します。
有意確率が有意水準を上回った場合：結果は有意差がないと解釈され、帰無仮説を採用します。
ノンパラメトリック手法:
ノンパラメトリック手法は、特定の分布を背後に想定せず、データの分布によらずに検定を行います。
有意確率が有意水準を上回った場合：結果は有意差がないと解釈され、帰無仮説を採用します。

要するに、パラメトリック手法は特定の分布を仮定しているため、有意確率が有意水準を上回る場合でも有意差があると判断されることがあります。一方、ノンパラメトリック手法は分布に依存しないため、有意確率が上回った場合は有意差がないと解釈されます。
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回答が変わったけど、「帰無仮説を採用」という表現は誤りで、帰無仮説は「棄却」か「保留」の２択だから、このケースでは「保留」だと思うんだけど、最近は「採用」が許されるのかね？。しかも最後の「要するに、パラメトリック手法は特定の分布を仮定しているため、有意確率が有意水準を上回る場合でも有意差があると判断されることがあります。」が意味不明。

インターネット上に溢れている変な統計の書き物でAIが混乱してるのか？
誰かCopilotに正しい統計の基本を教えてやってくれ。