以前のブログで、ベイズ統計学が正しく、従来の統計学は意味がないという立場の主張があることに触れ、それなら従来の統計学は詐欺なのでは？という疑問を提示してそこで終わっていたが、それでは他人の意見を鵜呑みにしているだけで、自らの見解がそこには無い。一応入門書だけでも読んだ上で判断しようと思ったのが、今回の勉強の理由である。
確率密度関数とか、正規分布、χ2分布、t分布、F分布なんかの概略と意味は理解出来た。最終章で推定と検定が出てくる。ここがキモだが、心理学で仮説の検定を行うのは、一見正しい様に見えて、実は何の説明にもなっていなかったという事を、先のベイズ統計学の先生は言いたかったのだろう。所謂擬似科学という奴かなあ？
実際に心理学の論文で統計学、仮説の検定がどのように用いられているかの実例を検証した訳では無いので、断定的な表現は避けたいが、帰無仮説、対立仮説の設定に問題のある論文がある可能性は高いのでは？と推論する。
