あなたの疑問点は，統計学の専門分野で学ばないと，通常は，話が複雑になるので，簡単に済ませてしまうのです。 ＞H0を否認できたら即H1採用 それが主流（の考え方）になっている，ということです。だから，「教科書」にも採用される。 逆に言えば，そうとは限らない，ということです。 これは，専門家の間で古くから問題になっていて，例えば，フィッシャーとネイマンの論争も，その問題があります。 ...

https://t.co/U4aU5DHp5n 最近読んで面白かったのは、この論文で、実は今生き残っている仮説検定ってハイブリッドなサムシングなのだよという。実用的かどうかで生き残るのは、合理的でいいなと思いました。

ネイマン・ピアソンとフィッシャーの検定の話、ふんわりとしか理解してなかったけどコレは綺麗にまとまってて読みやすかった。 参考文献とか見てもうちょっとちゃんと勉強しなきゃと思うけど。 https://t.co/pGhHwsU2gZ

この定義が明確かな。 「p値は手元のデータ以上の仮説からの差が発生する確率」　帰納的推論ツールとしての統計的仮説検定　土居 淳子　　https://t.co/ys2pbW1uE9

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心理系の先生によるレビュー論文を発見した。この参考文献を当たってみるともっと深掘りできるかもしれない。 https://t.co/tsb9VPMI5v

「帰納的推論ツールとしての統計的仮説検定 : 有意性検定論争と統計改革」https://t.co/C9yqYxRJi9 は、P値によくある誤解の解説、フィッシャー流とネイソン＝ピアソン流と現在よく用いられているハイブリッド仮説検定法の違いのマトメがあり、統計ユーザーとしては便利な読み物であった。