質問: 実験結果の信頼性を示すには 2つほど質問があります。 【質問1】 ある項目xを,n回のシミュレーションを行って測定し,その平均値を測定結果にしようと考えています.しかしxの真の値μは不明です。不明でなければ、t検定等を行えると思うのですが不明でない場合はどう精度の信頼性を示せばよいのでしょうか。 有意水準 10%の場合 (tはα=0.1,自由度n-1のときのt値) | xの標本平均 - μ | ≧ t * √不偏分散 / √n なら棄却 しかしμが未知。 【質問2】 1度のシミュレーションによって得られる結果値が複数ある場合(例えばある物質aの生成量,物質aの生成にかかった時間,物質aの生成反応温度,ある物質bの生成量,・・・)どのように信頼性を示せばよいでしょうか? 各値毎に信頼区間を示せばよいのでしょうか?
回答: 実験結果の信頼は、数学的なものではなく、発表者の人間性です。これまで研究でデッチアゲが数多くあるのが鮮明に物語っています。数学的に証明できるのなら、デッチアゲの問題は、生じません。 次は、実験者の技術的な信頼性ですが、これもデータというより、人間性でしょう。この測定法は、あの人が開発した、ということであれば、その第一人者は、その研究者。その人のデータを誰よりも信じます。 さて、データの信頼性には、2種類あります。その値そのものが確かという確度。100あるはずが、95なのか103とでたりします。これは、標準品を測定して、それと比較します。 次は、バラツキを示す精度。これは質問1では、真の値は不明なので、検定は不可能です。確度は、変動係数を用いますが、この公表は、自分の腕の悪さを吹聴する露悪趣味に過ぎません。ときどき、なんでも標準偏差を出している露悪趣味の論文は見かけます。出す方も出す方、そんな論文を通すレフリーもレフりー(アホとバカの合作論文とは書きませんが)。 確度や精度は、自分の技術力として自覚するもので、論文中に示すのは、露悪趣味です。 質問2は、意味不明です。具体的にデータを例示してください。