統計的有意性：サンプルサイズと統計的パワー
クォク・ミン・ライ
共有:
統計的有意性：サンプルサイズと統計的パワー -私たちの周りの世界を理解するために、研究者は正式に科学的方法を使用して、疑わしい真実と偽情報を分ける方法を用います。認知神経科学は、遺伝的、神経的、行動的システムが、生物が周囲の世界を感知し、相互作用し、ナビゲートし、考える能力をいかに支えるかを理解することを目指しています。
これは、認知神経科学が実験をデザインし、すべての分析レベルでデータを収集することを意味します。自然界の理解を深めようとしている世界中の研究プログラムは、計画された一連の小さな実験で仮定や仮説を定期的に検証しています。これらの実験は、環境、性的指向、人種、または社会経済的地位などの外的要因の影響を最小限に抑えながら、結果に影響を与える可能性がある具体的な要因を調べる傾向があります。
シナリオ1：ドーパミン放出の研究
認知神経科学において、ドーパミンは一般的に「気分を良くする」化合物と考えられています。その放出は、行動や私たちを行動する動機付けをするものによって、核累積（NuAc）で引き起こされます。これには以下が含まれる可能性があります：
良い食事をとること
愛する人たちとの時間
セックス
砂糖
私たちは、核累積（NuAc）におけるピークドーパミンレベルが、望ましいまたは馴染みのある視覚刺激にさらされる前、真っ最中、または後に発生するかどうかを知りたいと仮定します。私たちは、アマティヤ・ジョハンナ・マッキントッシュの研究から採用されたEEG実験デザインを使用できます。私たちは、ドーパミン放出が馴染みのあるまたは望ましい視覚刺激の露出中に発生し、わずかにその後にピークに達するという仮説を立てることができます。
さて、最も重要なのは、被験者をどこで見つけるかです。
実験的な状況において、「母集団」とは、研究されている大きな総合的グループを指します。あなたのラボが数十万または数百万の人々を募集してドーパミン放出データを収集する技術を考案できるのは非現実的であり、可能性が低いです。
したがって、私たちは母集団を理解するために、小さく代表的なグループまたはサンプルからデータを集めるつもりです。それを行うためには、私たちは2つの主要な質問に答える必要があります。
私たちのサンプルに含めるべき個人の数はどのくらいですか？
これは実用的な意義と統計的パワーにどのように関連していますか？
下に分解してみましょう。
統計的パワーと真の効果
統計的パワーは、あらゆる異なった被験者から実際に効果が存在する場合に統計的に有意な差を検出する確率として定義されます。また、これは真の効果とも呼ばれます。
真の効果は実験デザインの礎です。コーエンの1988年の報告書は、科学的方法への貢献で知られ、真の効果を検出する80％の確率を持つように研究をデザインすべきだと考えました。この80％は高パワー（HP）テストデザインを表し、20％近い値は低パワー（LP）テストデザインを表します。
コーエンは、常に20％未満の確率でタイプIIエラー、すなわち偽陰性を出すべきだと提案しました。彼は、研究者が真の効果が存在している場合に有意な効果がないと誤って報告する場合に発生する見逃した発見の範囲に対しても、同じガイドラインの範囲を使用しています。
なぜ統計的パワーが重要なのか？
このシナリオを考えてみてください。もし真の効果が100の異なる研究に存在する場合、80％のパワーを持つ統計的テストは、その100のうちの80で真の効果を検出します。しかし、研究のパワーが20％の場合、結果に100の真の非null効果があるとき、これらの研究はほんの20件だけを発見することが期待されます。
神経科学研究における統計的パワーの欠点
神経科学的研究の資源集約的な性質のため、この分野は約21％の中央値を持ち、8％-31％という幅広い範囲で平均化されます。神経科学研究における低い統計的パワーは：
発見の再現性に疑問を投げかけます。
効果のサイズを誇張します。
真の効果を正確に表す統計的有意な結果が得られる可能性を減少させます。
したがって、現在の神経科学研究の状態は、これらの値がコーエンの理論的閾値を大きく下回っているため、統計的パワーの問題に囚われています。
代表的なサンプルグループの確立
シナリオ1の目標：包括的で大規模なサンプリングにより、サンプリングエラーとタイプIおよびIIエラーを回避すること。
私たちが実験を実用的に有意にしたい場合、サンプルセットにどれだけの人間の脳スキャンを含める必要がありますか？実用的意義は、実験の結果が現実世界に適用できるかどうかに関連します。
神経科学者の実験が効果を決定する能力（統計的パワー）は、サンプルサイズに関連しています。シナリオ1のパラメータを引き続き継続し、目標は感情的に充実した視覚刺激を示した後のドーパミン放出のタイミングに真の効果があるかどうかを統計的に評価できるようにすることです。また、サンプリングエラーの潜在的可能性を最小化するようにサンプルへの参加基準を確立する必要があります。
サンプリングエラーを回避する方法
先に進む前に理解すべき2つの用語があります。
サンプリングエラー：サンプリングする際、選ばれた個人の収集データが母集団を正確に表さない可能性があります。
統計的有意性：統計的有意性は、私たちのデータと観察された効果が真の効果である可能性が高いことを意味します。ほとんどの生物医学的科学では、統計的有意性は有意水準またはp値が0.05で確立されます。本質的に、これは科学者が実験で観察された効果について95％の信頼を持っていることを意味します。
データが関係性（すなわち、ドーパミン放出）を示しているかどうかを考慮してください。効果が偶然からくる可能性は5％であり、変数（視覚刺激）とは無関係です。これがタイプIエラーです。逆に、我々が収集したデータがドーパミン放出と視覚刺激の間に関係性がないことを示す可能性は5％であり、実際には真の効果がある場合、偽陰性またはタイプIIエラーです。
参加基準を注意深く確立することは、特定のサンプルサイズの後に減少効果があるため、より重要です。
私たちは、すべての人間を代表するデータを集めることを望んでおり、私たちの結論が実用的に有意かつ統計的に有意であることを望んでいます。サンプルセットをうまく設計するためには、サンプリングエラー、タイプIエラー（偽陽性）、またはタイプIIエラー（偽陰性）を考慮し、それを避けなければなりません。
我々の実験は以下の仮説を検証しています：
帰無仮説 - NAcのドーパミン放出のタイミングと感情的に価値のある視覚刺激の間には関係や効果がない。
仮説 -NAcのドーパミン放出のタイミングと感情的に価値のある視覚刺激の間には関係があり、ピークドーパミン放出は視覚刺激を見た後に発生します。
NAcのドーパミン放出のタイミングと感情的に価値のある視覚刺激の間には関係があります。データが統計的に有意でない場合：
私たちの仮説は却下されます。
真の効果または差は見つかりません。
私たちの観察された効果は、偶然の結果である可能性が同じです。
母集団を理解するとは？
実験デザインの実用的制約。
神経科学研究において、形式的な参加基準は通常、サンプリングエラーを回避するために母集団全体での参加の可能性をランダム化および/または均等化しようとします。データ収集のために最も近く、または最もアクセス可能な個人を選選択することは、サンプリングエラーの処方です。
サンプルセット生成の最良のアプローチは、母集団全体での選択の可能性をランダムに均等化する参加基準を使用することです。たとえば、国勢調査データを使用して、オハイオ州の各郡から50人のランダムに選ばれた個人の連絡先情報を取得できます。これにより、すべての地理的エリアからランダムに選ばれた名前のため、選択バイアスが最小限に抑えられます。
実験デザインの確立、サンプルサイズの増加、そして偏りのないランダム化され、均等に適用された参加基準を十分に実現することは、急速に実用的な制約に直面します。これはすべてのレベルの科学研究の問題です、学術的な演習から本格的な研究大学まで。通常、予算やタイムラインの制約が最初に妥協を強います。集中的に、これらの統計的有意性に関する問題は、活発な研究分野です。
真の効果の大きさとは何か？
神経科学研究の低い統計的パワーのため、真の効果の大きさを過大評価し、多くの研究の再現性の低下につながる傾向があります。さらに、神経科学研究の固有の複雑さは、統計的パワーが重要であることをさらに強調します。
この分野が採用できる一つの方法は、サンプルサイズを増やすことで研究のパワーを増加させることです。これにより、真の効果を検出する確率が高まります。適切なサンプルサイズを選択することは、以下の研究を設計するのに重要です：
実用的な発見をする。
脳の無数のプロセスに関する理解を深める。
効果的な治療法を開発する。
現代神経科学研究の課題を克服する：EmotivLABプラットフォーム
神経科学研究の実験デザインは、信頼性のある統計的有意性を達成するために、より大きなサンプルグループサイズとより良い参加基準を確立するよう努めるべきです。EmotivLABのようなクラウドソース対応プラットフォームを利用することで、研究者はより多様で代表性のある被験者にアクセスできるようになります - サンプルサイズとすべての人口統計の包括性を改善し、研究グループに最小限の追加の物流的努力で済みます。
現代の神経科学研究は、実験サンプルセットのために多様なグループを募集するための制限されたリソースの限定されたためにサンプリングエラーに脆弱です。「WEIRDグループ」という概念がこの問題を要約しています。ほとんどの大学の研究は、一般的に西洋の教育を受けた、工業化された、裕福で民主的な国々の実験対象に対して、わずかの予算で行われます。しかし、EmotivLABのEEGプラットフォームのようなリモートデータ収集機器は、研究者が大学キャンパスの外に出て母集団をよりよく反映するサンプルグループを採用できるようにします。
EmotivLABのプラットフォームとリモートEEG機器は、研究者が実験サンプルグループに含まれる個人の多様性を広げる手助けをしています。これはまた、全体のサンプルサイズと地理的なターゲット人口へのリーチの問題に対処します。
EmotivLABのプラットフォームは、研究者を現在の制約から解放することができ、実験の設計や結果の分析に焦点を合わせることを可能にします。私たちのプラットフォームは、実験に最も適した被験者プールとのマッチングを行います。参加者を募集し、調整して、ラボ内データ収集を行う必要はありません。求められるのは、オンラインプラットフォームで希望する人口統計を指定することで、EmotivLABが希望のパラメータに最も合致する参加者に実験を提供することです。参加者は、自宅で実験を行い、自分の機器を使用できます。ヘッドセットに慣れているため、研究者が使用法について指示を提供する必要はありません。
さらに、EmotivLABプラットフォームは、自動化されたEEG記録データの質管理と評価を提供します。大量の低品質のデータは、実験デザインにおけるサンプリングや統計エラーを克服するのに役立ちません。しかし、より高品質のデータにアクセスできることは、以下のエラーを回避するのに役立つソリューションを提供します：
サンプリング
人口
統計的有意性
EmotivLABsプラットフォームがあなたの研究のために何をできるか、もっと知りたいですか？
EmotivLABSを使用すると、実験を構築し、安全に展開し、検証された参加者のグローバルパネルからリクルートし、高品質のEEGデータを収集することができます。ここをクリックして、詳細を学ぶか、デモをリクエストしてください。
統計的有意性：サンプルサイズと統計的パワー -私たちの周りの世界を理解するために、研究者は正式に科学的方法を使用して、疑わしい真実と偽情報を分ける方法を用います。認知神経科学は、遺伝的、神経的、行動的システムが、生物が周囲の世界を感知し、相互作用し、ナビゲートし、考える能力をいかに支えるかを理解することを目指しています。
これは、認知神経科学が実験をデザインし、すべての分析レベルでデータを収集することを意味します。自然界の理解を深めようとしている世界中の研究プログラムは、計画された一連の小さな実験で仮定や仮説を定期的に検証しています。これらの実験は、環境、性的指向、人種、または社会経済的地位などの外的要因の影響を最小限に抑えながら、結果に影響を与える可能性がある具体的な要因を調べる傾向があります。
シナリオ1：ドーパミン放出の研究
認知神経科学において、ドーパミンは一般的に「気分を良くする」化合物と考えられています。その放出は、行動や私たちを行動する動機付けをするものによって、核累積（NuAc）で引き起こされます。これには以下が含まれる可能性があります：
良い食事をとること
愛する人たちとの時間
セックス
砂糖
私たちは、核累積（NuAc）におけるピークドーパミンレベルが、望ましいまたは馴染みのある視覚刺激にさらされる前、真っ最中、または後に発生するかどうかを知りたいと仮定します。私たちは、アマティヤ・ジョハンナ・マッキントッシュの研究から採用されたEEG実験デザインを使用できます。私たちは、ドーパミン放出が馴染みのあるまたは望ましい視覚刺激の露出中に発生し、わずかにその後にピークに達するという仮説を立てることができます。
さて、最も重要なのは、被験者をどこで見つけるかです。
実験的な状況において、「母集団」とは、研究されている大きな総合的グループを指します。あなたのラボが数十万または数百万の人々を募集してドーパミン放出データを収集する技術を考案できるのは非現実的であり、可能性が低いです。
したがって、私たちは母集団を理解するために、小さく代表的なグループまたはサンプルからデータを集めるつもりです。それを行うためには、私たちは2つの主要な質問に答える必要があります。
私たちのサンプルに含めるべき個人の数はどのくらいですか？
これは実用的な意義と統計的パワーにどのように関連していますか？
下に分解してみましょう。
統計的パワーと真の効果
統計的パワーは、あらゆる異なった被験者から実際に効果が存在する場合に統計的に有意な差を検出する確率として定義されます。また、これは真の効果とも呼ばれます。
真の効果は実験デザインの礎です。コーエンの1988年の報告書は、科学的方法への貢献で知られ、真の効果を検出する80％の確率を持つように研究をデザインすべきだと考えました。この80％は高パワー（HP）テストデザインを表し、20％近い値は低パワー（LP）テストデザインを表します。
コーエンは、常に20％未満の確率でタイプIIエラー、すなわち偽陰性を出すべきだと提案しました。彼は、研究者が真の効果が存在している場合に有意な効果がないと誤って報告する場合に発生する見逃した発見の範囲に対しても、同じガイドラインの範囲を使用しています。
なぜ統計的パワーが重要なのか？
このシナリオを考えてみてください。もし真の効果が100の異なる研究に存在する場合、80％のパワーを持つ統計的テストは、その100のうちの80で真の効果を検出します。しかし、研究のパワーが20％の場合、結果に100の真の非null効果があるとき、これらの研究はほんの20件だけを発見することが期待されます。
神経科学研究における統計的パワーの欠点
神経科学的研究の資源集約的な性質のため、この分野は約21％の中央値を持ち、8％-31％という幅広い範囲で平均化されます。神経科学研究における低い統計的パワーは：
発見の再現性に疑問を投げかけます。
効果のサイズを誇張します。
真の効果を正確に表す統計的有意な結果が得られる可能性を減少させます。
したがって、現在の神経科学研究の状態は、これらの値がコーエンの理論的閾値を大きく下回っているため、統計的パワーの問題に囚われています。
代表的なサンプルグループの確立
シナリオ1の目標：包括的で大規模なサンプリングにより、サンプリングエラーとタイプIおよびIIエラーを回避すること。
私たちが実験を実用的に有意にしたい場合、サンプルセットにどれだけの人間の脳スキャンを含める必要がありますか？実用的意義は、実験の結果が現実世界に適用できるかどうかに関連します。
神経科学者の実験が効果を決定する能力（統計的パワー）は、サンプルサイズに関連しています。シナリオ1のパラメータを引き続き継続し、目標は感情的に充実した視覚刺激を示した後のドーパミン放出のタイミングに真の効果があるかどうかを統計的に評価できるようにすることです。また、サンプリングエラーの潜在的可能性を最小化するようにサンプルへの参加基準を確立する必要があります。
サンプリングエラーを回避する方法
先に進む前に理解すべき2つの用語があります。
サンプリングエラー：サンプリングする際、選ばれた個人の収集データが母集団を正確に表さない可能性があります。
統計的有意性：統計的有意性は、私たちのデータと観察された効果が真の効果である可能性が高いことを意味します。ほとんどの生物医学的科学では、統計的有意性は有意水準またはp値が0.05で確立されます。本質的に、これは科学者が実験で観察された効果について95％の信頼を持っていることを意味します。
データが関係性（すなわち、ドーパミン放出）を示しているかどうかを考慮してください。効果が偶然からくる可能性は5％であり、変数（視覚刺激）とは無関係です。これがタイプIエラーです。逆に、我々が収集したデータがドーパミン放出と視覚刺激の間に関係性がないことを示す可能性は5％であり、実際には真の効果がある場合、偽陰性またはタイプIIエラーです。
参加基準を注意深く確立することは、特定のサンプルサイズの後に減少効果があるため、より重要です。
私たちは、すべての人間を代表するデータを集めることを望んでおり、私たちの結論が実用的に有意かつ統計的に有意であることを望んでいます。サンプルセットをうまく設計するためには、サンプリングエラー、タイプIエラー（偽陽性）、またはタイプIIエラー（偽陰性）を考慮し、それを避けなければなりません。
我々の実験は以下の仮説を検証しています：
帰無仮説 - NAcのドーパミン放出のタイミングと感情的に価値のある視覚刺激の間には関係や効果がない。
仮説 -NAcのドーパミン放出のタイミングと感情的に価値のある視覚刺激の間には関係があり、ピークドーパミン放出は視覚刺激を見た後に発生します。
NAcのドーパミン放出のタイミングと感情的に価値のある視覚刺激の間には関係があります。データが統計的に有意でない場合：
私たちの仮説は却下されます。
真の効果または差は見つかりません。
私たちの観察された効果は、偶然の結果である可能性が同じです。
母集団を理解するとは？
実験デザインの実用的制約。
神経科学研究において、形式的な参加基準は通常、サンプリングエラーを回避するために母集団全体での参加の可能性をランダム化および/または均等化しようとします。データ収集のために最も近く、または最もアクセス可能な個人を選選択することは、サンプリングエラーの処方です。
サンプルセット生成の最良のアプローチは、母集団全体での選択の可能性をランダムに均等化する参加基準を使用することです。たとえば、国勢調査データを使用して、オハイオ州の各郡から50人のランダムに選ばれた個人の連絡先情報を取得できます。これにより、すべての地理的エリアからランダムに選ばれた名前のため、選択バイアスが最小限に抑えられます。
実験デザインの確立、サンプルサイズの増加、そして偏りのないランダム化され、均等に適用された参加基準を十分に実現することは、急速に実用的な制約に直面します。これはすべてのレベルの科学研究の問題です、学術的な演習から本格的な研究大学まで。通常、予算やタイムラインの制約が最初に妥協を強います。集中的に、これらの統計的有意性に関する問題は、活発な研究分野です。
真の効果の大きさとは何か？
神経科学研究の低い統計的パワーのため、真の効果の大きさを過大評価し、多くの研究の再現性の低下につながる傾向があります。さらに、神経科学研究の固有の複雑さは、統計的パワーが重要であることをさらに強調します。
この分野が採用できる一つの方法は、サンプルサイズを増やすことで研究のパワーを増加させることです。これにより、真の効果を検出する確率が高まります。適切なサンプルサイズを選択することは、以下の研究を設計するのに重要です：
実用的な発見をする。
脳の無数のプロセスに関する理解を深める。
効果的な治療法を開発する。
現代神経科学研究の課題を克服する：EmotivLABプラットフォーム
神経科学研究の実験デザインは、信頼性のある統計的有意性を達成するために、より大きなサンプルグループサイズとより良い参加基準を確立するよう努めるべきです。EmotivLABのようなクラウドソース対応プラットフォームを利用することで、研究者はより多様で代表性のある被験者にアクセスできるようになります - サンプルサイズとすべての人口統計の包括性を改善し、研究グループに最小限の追加の物流的努力で済みます。
現代の神経科学研究は、実験サンプルセットのために多様なグループを募集するための制限されたリソースの限定されたためにサンプリングエラーに脆弱です。「WEIRDグループ」という概念がこの問題を要約しています。ほとんどの大学の研究は、一般的に西洋の教育を受けた、工業化された、裕福で民主的な国々の実験対象に対して、わずかの予算で行われます。しかし、EmotivLABのEEGプラットフォームのようなリモートデータ収集機器は、研究者が大学キャンパスの外に出て母集団をよりよく反映するサンプルグループを採用できるようにします。
EmotivLABのプラットフォームとリモートEEG機器は、研究者が実験サンプルグループに含まれる個人の多様性を広げる手助けをしています。これはまた、全体のサンプルサイズと地理的なターゲット人口へのリーチの問題に対処します。
EmotivLABのプラットフォームは、研究者を現在の制約から解放することができ、実験の設計や結果の分析に焦点を合わせることを可能にします。私たちのプラットフォームは、実験に最も適した被験者プールとのマッチングを行います。参加者を募集し、調整して、ラボ内データ収集を行う必要はありません。求められるのは、オンラインプラットフォームで希望する人口統計を指定することで、EmotivLABが希望のパラメータに最も合致する参加者に実験を提供することです。参加者は、自宅で実験を行い、自分の機器を使用できます。ヘッドセットに慣れているため、研究者が使用法について指示を提供する必要はありません。
さらに、EmotivLABプラットフォームは、自動化されたEEG記録データの質管理と評価を提供します。大量の低品質のデータは、実験デザインにおけるサンプリングや統計エラーを克服するのに役立ちません。しかし、より高品質のデータにアクセスできることは、以下のエラーを回避するのに役立つソリューションを提供します：
サンプリング
人口
統計的有意性
EmotivLABsプラットフォームがあなたの研究のために何をできるか、もっと知りたいですか？
EmotivLABSを使用すると、実験を構築し、安全に展開し、検証された参加者のグローバルパネルからリクルートし、高品質のEEGデータを収集することができます。ここをクリックして、詳細を学ぶか、デモをリクエストしてください。
統計的有意性：サンプルサイズと統計的パワー -私たちの周りの世界を理解するために、研究者は正式に科学的方法を使用して、疑わしい真実と偽情報を分ける方法を用います。認知神経科学は、遺伝的、神経的、行動的システムが、生物が周囲の世界を感知し、相互作用し、ナビゲートし、考える能力をいかに支えるかを理解することを目指しています。
これは、認知神経科学が実験をデザインし、すべての分析レベルでデータを収集することを意味します。自然界の理解を深めようとしている世界中の研究プログラムは、計画された一連の小さな実験で仮定や仮説を定期的に検証しています。これらの実験は、環境、性的指向、人種、または社会経済的地位などの外的要因の影響を最小限に抑えながら、結果に影響を与える可能性がある具体的な要因を調べる傾向があります。
シナリオ1：ドーパミン放出の研究
認知神経科学において、ドーパミンは一般的に「気分を良くする」化合物と考えられています。その放出は、行動や私たちを行動する動機付けをするものによって、核累積（NuAc）で引き起こされます。これには以下が含まれる可能性があります：
良い食事をとること
愛する人たちとの時間
セックス
砂糖
私たちは、核累積（NuAc）におけるピークドーパミンレベルが、望ましいまたは馴染みのある視覚刺激にさらされる前、真っ最中、または後に発生するかどうかを知りたいと仮定します。私たちは、アマティヤ・ジョハンナ・マッキントッシュの研究から採用されたEEG実験デザインを使用できます。私たちは、ドーパミン放出が馴染みのあるまたは望ましい視覚刺激の露出中に発生し、わずかにその後にピークに達するという仮説を立てることができます。
さて、最も重要なのは、被験者をどこで見つけるかです。
実験的な状況において、「母集団」とは、研究されている大きな総合的グループを指します。あなたのラボが数十万または数百万の人々を募集してドーパミン放出データを収集する技術を考案できるのは非現実的であり、可能性が低いです。
したがって、私たちは母集団を理解するために、小さく代表的なグループまたはサンプルからデータを集めるつもりです。それを行うためには、私たちは2つの主要な質問に答える必要があります。
私たちのサンプルに含めるべき個人の数はどのくらいですか？
これは実用的な意義と統計的パワーにどのように関連していますか？
下に分解してみましょう。
統計的パワーと真の効果
統計的パワーは、あらゆる異なった被験者から実際に効果が存在する場合に統計的に有意な差を検出する確率として定義されます。また、これは真の効果とも呼ばれます。
真の効果は実験デザインの礎です。コーエンの1988年の報告書は、科学的方法への貢献で知られ、真の効果を検出する80％の確率を持つように研究をデザインすべきだと考えました。この80％は高パワー（HP）テストデザインを表し、20％近い値は低パワー（LP）テストデザインを表します。
コーエンは、常に20％未満の確率でタイプIIエラー、すなわち偽陰性を出すべきだと提案しました。彼は、研究者が真の効果が存在している場合に有意な効果がないと誤って報告する場合に発生する見逃した発見の範囲に対しても、同じガイドラインの範囲を使用しています。
なぜ統計的パワーが重要なのか？
このシナリオを考えてみてください。もし真の効果が100の異なる研究に存在する場合、80％のパワーを持つ統計的テストは、その100のうちの80で真の効果を検出します。しかし、研究のパワーが20％の場合、結果に100の真の非null効果があるとき、これらの研究はほんの20件だけを発見することが期待されます。
神経科学研究における統計的パワーの欠点
神経科学的研究の資源集約的な性質のため、この分野は約21％の中央値を持ち、8％-31％という幅広い範囲で平均化されます。神経科学研究における低い統計的パワーは：
発見の再現性に疑問を投げかけます。
効果のサイズを誇張します。
真の効果を正確に表す統計的有意な結果が得られる可能性を減少させます。
したがって、現在の神経科学研究の状態は、これらの値がコーエンの理論的閾値を大きく下回っているため、統計的パワーの問題に囚われています。
代表的なサンプルグループの確立
シナリオ1の目標：包括的で大規模なサンプリングにより、サンプリングエラーとタイプIおよびIIエラーを回避すること。
私たちが実験を実用的に有意にしたい場合、サンプルセットにどれだけの人間の脳スキャンを含める必要がありますか？実用的意義は、実験の結果が現実世界に適用できるかどうかに関連します。
神経科学者の実験が効果を決定する能力（統計的パワー）は、サンプルサイズに関連しています。シナリオ1のパラメータを引き続き継続し、目標は感情的に充実した視覚刺激を示した後のドーパミン放出のタイミングに真の効果があるかどうかを統計的に評価できるようにすることです。また、サンプリングエラーの潜在的可能性を最小化するようにサンプルへの参加基準を確立する必要があります。
サンプリングエラーを回避する方法
先に進む前に理解すべき2つの用語があります。
サンプリングエラー：サンプリングする際、選ばれた個人の収集データが母集団を正確に表さない可能性があります。
統計的有意性：統計的有意性は、私たちのデータと観察された効果が真の効果である可能性が高いことを意味します。ほとんどの生物医学的科学では、統計的有意性は有意水準またはp値が0.05で確立されます。本質的に、これは科学者が実験で観察された効果について95％の信頼を持っていることを意味します。
データが関係性（すなわち、ドーパミン放出）を示しているかどうかを考慮してください。効果が偶然からくる可能性は5％であり、変数（視覚刺激）とは無関係です。これがタイプIエラーです。逆に、我々が収集したデータがドーパミン放出と視覚刺激の間に関係性がないことを示す可能性は5％であり、実際には真の効果がある場合、偽陰性またはタイプIIエラーです。
参加基準を注意深く確立することは、特定のサンプルサイズの後に減少効果があるため、より重要です。
私たちは、すべての人間を代表するデータを集めることを望んでおり、私たちの結論が実用的に有意かつ統計的に有意であることを望んでいます。サンプルセットをうまく設計するためには、サンプリングエラー、タイプIエラー（偽陽性）、またはタイプIIエラー（偽陰性）を考慮し、それを避けなければなりません。
我々の実験は以下の仮説を検証しています：
帰無仮説 - NAcのドーパミン放出のタイミングと感情的に価値のある視覚刺激の間には関係や効果がない。
仮説 -NAcのドーパミン放出のタイミングと感情的に価値のある視覚刺激の間には関係があり、ピークドーパミン放出は視覚刺激を見た後に発生します。
NAcのドーパミン放出のタイミングと感情的に価値のある視覚刺激の間には関係があります。データが統計的に有意でない場合：
私たちの仮説は却下されます。
真の効果または差は見つかりません。
私たちの観察された効果は、偶然の結果である可能性が同じです。
母集団を理解するとは？
実験デザインの実用的制約。
神経科学研究において、形式的な参加基準は通常、サンプリングエラーを回避するために母集団全体での参加の可能性をランダム化および/または均等化しようとします。データ収集のために最も近く、または最もアクセス可能な個人を選選択することは、サンプリングエラーの処方です。
サンプルセット生成の最良のアプローチは、母集団全体での選択の可能性をランダムに均等化する参加基準を使用することです。たとえば、国勢調査データを使用して、オハイオ州の各郡から50人のランダムに選ばれた個人の連絡先情報を取得できます。これにより、すべての地理的エリアからランダムに選ばれた名前のため、選択バイアスが最小限に抑えられます。
実験デザインの確立、サンプルサイズの増加、そして偏りのないランダム化され、均等に適用された参加基準を十分に実現することは、急速に実用的な制約に直面します。これはすべてのレベルの科学研究の問題です、学術的な演習から本格的な研究大学まで。通常、予算やタイムラインの制約が最初に妥協を強います。集中的に、これらの統計的有意性に関する問題は、活発な研究分野です。
真の効果の大きさとは何か？
神経科学研究の低い統計的パワーのため、真の効果の大きさを過大評価し、多くの研究の再現性の低下につながる傾向があります。さらに、神経科学研究の固有の複雑さは、統計的パワーが重要であることをさらに強調します。
この分野が採用できる一つの方法は、サンプルサイズを増やすことで研究のパワーを増加させることです。これにより、真の効果を検出する確率が高まります。適切なサンプルサイズを選択することは、以下の研究を設計するのに重要です：
実用的な発見をする。
脳の無数のプロセスに関する理解を深める。
効果的な治療法を開発する。
現代神経科学研究の課題を克服する：EmotivLABプラットフォーム
神経科学研究の実験デザインは、信頼性のある統計的有意性を達成するために、より大きなサンプルグループサイズとより良い参加基準を確立するよう努めるべきです。EmotivLABのようなクラウドソース対応プラットフォームを利用することで、研究者はより多様で代表性のある被験者にアクセスできるようになります - サンプルサイズとすべての人口統計の包括性を改善し、研究グループに最小限の追加の物流的努力で済みます。
現代の神経科学研究は、実験サンプルセットのために多様なグループを募集するための制限されたリソースの限定されたためにサンプリングエラーに脆弱です。「WEIRDグループ」という概念がこの問題を要約しています。ほとんどの大学の研究は、一般的に西洋の教育を受けた、工業化された、裕福で民主的な国々の実験対象に対して、わずかの予算で行われます。しかし、EmotivLABのEEGプラットフォームのようなリモートデータ収集機器は、研究者が大学キャンパスの外に出て母集団をよりよく反映するサンプルグループを採用できるようにします。
EmotivLABのプラットフォームとリモートEEG機器は、研究者が実験サンプルグループに含まれる個人の多様性を広げる手助けをしています。これはまた、全体のサンプルサイズと地理的なターゲット人口へのリーチの問題に対処します。
EmotivLABのプラットフォームは、研究者を現在の制約から解放することができ、実験の設計や結果の分析に焦点を合わせることを可能にします。私たちのプラットフォームは、実験に最も適した被験者プールとのマッチングを行います。参加者を募集し、調整して、ラボ内データ収集を行う必要はありません。求められるのは、オンラインプラットフォームで希望する人口統計を指定することで、EmotivLABが希望のパラメータに最も合致する参加者に実験を提供することです。参加者は、自宅で実験を行い、自分の機器を使用できます。ヘッドセットに慣れているため、研究者が使用法について指示を提供する必要はありません。
さらに、EmotivLABプラットフォームは、自動化されたEEG記録データの質管理と評価を提供します。大量の低品質のデータは、実験デザインにおけるサンプリングや統計エラーを克服するのに役立ちません。しかし、より高品質のデータにアクセスできることは、以下のエラーを回避するのに役立つソリューションを提供します：
サンプリング
人口
統計的有意性
EmotivLABsプラットフォームがあなたの研究のために何をできるか、もっと知りたいですか？
EmotivLABSを使用すると、実験を構築し、安全に展開し、検証された参加者のグローバルパネルからリクルートし、高品質のEEGデータを収集することができます。ここをクリックして、詳細を学ぶか、デモをリクエストしてください。
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*免責事項 – EMOTIV製品は、研究用途および個人的な使用のみを目的としています。当社の製品は、EU指令93/42/EECで定義されている医療機器として販売されていません。当社の製品は、病気の診断や治療を目的として設計または意図されていません。
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