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 -周囲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、疑わしい真実を虚偽から分離します。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、対話し、航行し、考える能力をどのように支えるかを理解することを目的としています。
これは、認知神経科学がすべての分析レベルで実験を設計し、データを収集することを意味します。自然界についての理解を深めることを目指す世界中の研究プログラムは、定期的に前もって計画された一連の小さな実験で仮定または仮説をテストしています。これらの実験は、特定の要因が結果に影響を与えるかどうかを調査しながら、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る傾向があります。
シナリオ1：ドーパミン放出研究
認知神経科学では、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。ヌクレウスアッカンベンス（NuAc）での放出は、私たちが行動するために動機づけられる行動または物によって引き起こされます。これには、次のようなものが含まれます：
美味しい食事を摂ること
愛する人との時間
セックス
砂糖
私たちは、ヌクレウスアッカンベンスでのドーパミンのピークレベルが、望ましいまたはなじみのある視覚刺激に曝露される前、最中、または後に発生するかどうかを知りたいとしましょう。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したEEG実験デザインを使用できます。私たちは、ドーパミンの放出が、なじみないし望ましい視覚刺激に曝露されている最中およびその後少し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、テスト対象者をどこで入手するかです。
実験的な状況において、「母集団」とは、研究対象となるより大きな総体的集団を指します。ラボが数十万人または数百万の人々からドーパミンの放出データを収集するための技術を考案することは現実的ではなく、ありそうもありません。
したがって、私たちは母集団を理解するために、小さな代表的グループまたはサンプルからデータを収集しようとします。そのためには、2つの主要な質問に答える必要があります。
サンプルに含める必要がある個人の数はどれくらいですか？
これが実質的な有意性および統計的パワーとどのように関連しますか？
以下で詳しく見ていきましょう。
統計的パワーと真の効果
統計的パワーは、統計的に有意な違いを検出するテストの確率として定義されます。そのような違いが実際に存在する場合に限ります。これは真の効果とも呼ばれます。
真の効果は、実験デザインの基礎となります。コーエンの1988年の報告は、科学的方法への貢献で知られ、研究は真の効果を検出する80％の確率を持つように設計されるべきであると考えました。この80％は、高パワー（HP）テストデザインを表し、20％に近い値は低パワー（LP）テストデザインを示します。
コーエンは、研究には常にタイプIIエラー（偽陰性）の可能性が20％未満であるべきだと提案しました。また、彼は差が実際に存在するのに研究者が有意な効果がないと不正確に報告する場合に発生する見逃された発見についても同じガイドライン範囲を使用します。
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し、その研究には80％のパワーがある場合、統計テストは100のうち80で真の効果を検出します。しかし、研究のパワーが20％の時、結果に100の本物の非null効果がある場合、これらの研究はそのうちの20だけを発見することが予想されます。
神経科学研究における統計的パワーの欠点
資源を多く必要とする神経科学研究の性質のため、驚くべきことではありませんが、この分野の中央値の統計的パワーは約21％であり、8％から31％の広範囲にわたって平均されます。神経科学研究の低い統計的パワーは：
結果の再現可能性に疑問を投げかける。
効果の誇張されたサイズを引き起こす。
真の効果を正確に表す統計的に有意な結果の可能性を減少させる。
したがって、現在の神経科学研究の状況は、これらの値がコーエンの理論的閾値をはるかに下回っているため、統計的パワーの問題に悩まされています。
代表的なサンプルグループの確立
シナリオ1の目標：包括的な大規模サンプリングで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。
実験が実質的に有意であるためには、サンプルセットに何人のヒト脳スキャンが含まれる必要がありますか？実質的な有意性とは、実験の結果が現実の世界に適用されるかどうかを指します。
神経科学者の実験が効果を判断する能力（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のパラメーターを引き続き使用し、目標は、強く感情的な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を統計的に評価できるだけのデータを収集することです。また、サンプルへの含有基準を確立し、サンプリングエラーの可能性を最小限に抑える必要があります。
サンプリングエラーを回避する方法
前に進む前に理解しておくべき2つの用語があります。
サンプリングエラー：サンプリングを行う場合、選択された個人の収集されたデータが母集団を表さない可能性があります。
統計的有意性：統計的有意性とは、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。基本的に、これは科学者が実験で観察された効果に95％の自信を持っていることを意味します。
データが関係性を示している（すなわち、ドーパミン放出がある）場合、効果が偶然から生じ、変数（視覚刺激）と無関係である可能性が5％あります。これはタイプIエラーになります。あるいは、収集されたデータが、実際には真の効果が存在するのに、ドーパミン放出と視覚刺激との関係を示さない可能性が5％あります - 偽陰性またはタイプIIエラーです。
慎重に含有基準を確立することは、サンプルサイズのしきい値を超えると収益が減少するポイントがあるため、より影響力があります。
私たちはすべての人類を代表するデータを収集し、私たちの結論が実質的に有意かつ統計的に有意であることを望んでいます。私たちのサンプルセットを成功裏に設計するためには、サンプリングエラー、タイプIエラー（偽陽性）、あるいはタイプIIエラー（偽陰性）を考慮し、回避する必要があります。
私たちの実験は次の仮説をテストしています：
帰無仮説 - NAcにおけるドーパミン放出のタイミングと感情的価値の視覚刺激との間に関係または効果はない。
仮説 - NAcにおけるドーパミン放出のタイミングと感情的価値の視覚刺激と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する。
NAcにおけるドーパミン放出のタイミングと感情的価値の視覚刺激と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：
仮説は否定されます。
真の効果または差異は見つかりません。
観察された効果は偶然によっても発生する可能性があります。
母集団を理解する？
実験デザインにおける実際的な制限。
神経科学研究では、正式な含有基準は通常、サンプリングエラーを避けるために、母集団全体での含有可能性をランダム化および/または均等化することを試みます。データを収集するために、最も近い、または最もアクセス可能な個人を選択することは避ける必要があります。これ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、母集団全体にわたって選択の可能性をランダムに均等化する包含基準を使用することです。例えば、国勢調査データを利用して、オハイオ州の各郡でランダムに選ばれた50人の個人の連絡先情報を取得します。これは、すべての地理的地域から名前がランダムに選ばれるため、選択バイアスを最小限に抑えます。
実験デザインを確立し、サンプルサイズを増やし、偏りのない無作為化かつ均等に適用された含有基準を完全に実現することは、すぐに実際的な制限に直面する可能性があります。これは、すべてのレベルの科学的研究における問題です。高校の実習から本格的な研究大学に至るまで。通常、予算的およびタイムラインの制限は最初に妥協を強いるものです。統計的有意性に関連するこれらの問題は、活発な研究の分野です。
真の効果サイズとは何ですか？
神経科学研究の低い統計的パワーのため、私たちは真の効果サイズを過大評価する傾向があり、多くの研究の再現性が低くなっています。さらに、神経科学研究の固有の複雑さは、統計的パワーを重要にします。
この分野が採用できる方法の1つは、サンプルサイズを増やすことによって研究のパワーを高めることです。これにより、真の効果を検出する可能性が高まります。適切なサンプルサイズの選択は、研究を設計する上で重要です：
実用的な発見をする。
脳内の無数のプロセスに対する理解を深める。
効果的な治療法を開発する。
現代の神経科学研究における課題を克服する：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サイズとより良い含有基準を確立することを推進すべきです。EmotivLABのようなクラウドソース対応プラットフォームにアクセスすることで、研究者はより多様で、より代表的な被験者にアクセスできる - サンプルサイズとすべての人口統計の包括性を改善するために、研究グループの追加の物流労力を最小限に抑えます。
現代の神経科学研究は、実験サンプルセットの多様なグループを募集するための限られたリソースのために、サンプリングエラーに脆弱になることがあります。「WEIRDグループ」概念はこの問題を要約します。ほとんどの大学の研究は、一般的に言えば、西洋の教育を受けた、工業化された、裕福で民主的な国々からの実験対象者を含む限られた予算で行われます。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を越えて、母集団をよりよく反映するサンプルグループを募ることを可能にします。
EmotivLABsプラットフォームは、研究者を既存の制約から解放し、実験の設計や結果の分析にエネルギーを集中できるようにします。
EmotivLABs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拡大するのを助けるだけでなく、対象母集団へのサンプルサイズと地理的到達の問題を仲介します。
EmotivLABsプラットフォームは、研究者を現在の制約から解放し、実験の設計や結果の分析にエネルギーを集中できるようにします。私たちのプラットフォームは、実験を被験者プール内で最も適した個人にマッチさせます。参加者を勧誘し、スケジュール調整を行い、実験室でデータ収集を行う時間を費やす必要はありません。必要なのは、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、EmotivLABsが望ましいパラメータに最も適合する参加者に実験を提供します。参加者は、自宅で自分の機器を使用して実験を実施できます。ヘッドセットに慣れているため、研究者がその使用方法についての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EEG記録データの質の管理と評価を提供します。質の低いデータが大量にあると、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助けにはなりません。しかし、より高品質なデータへのアクセスは、次のエラーを回避する助けを提供します：
サンプリング
母集団
統計的有意性
EmotivLABプラットフォームがあなたの研究にどのように役立つかをもっと知りたいですか？
EmotivLABSは、実験を構築し、安全かつ確実に実験を展開し、世界中の確認済み参加者から募り、高品質なEEGデータを収集するためのすべてを1つのプラットフォームから提供します。さらに詳しく学ぶか、デモをリクエストするにはここをクリックしてください。
統計的有意性：サンプルサイズと統計的パワー -周囲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、疑わしい真実を虚偽から分離します。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、対話し、航行し、考える能力をどのように支えるかを理解することを目的としています。
これは、認知神経科学がすべての分析レベルで実験を設計し、データを収集することを意味します。自然界についての理解を深めることを目指す世界中の研究プログラムは、定期的に前もって計画された一連の小さな実験で仮定または仮説をテストしています。これらの実験は、特定の要因が結果に影響を与えるかどうかを調査しながら、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る傾向があります。
シナリオ1：ドーパミン放出研究
認知神経科学では、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。ヌクレウスアッカンベンス（NuAc）での放出は、私たちが行動するために動機づけられる行動または物によって引き起こされます。これには、次のようなものが含まれます：
美味しい食事を摂ること
愛する人との時間
セックス
砂糖
私たちは、ヌクレウスアッカンベンスでのドーパミンのピークレベルが、望ましいまたはなじみのある視覚刺激に曝露される前、最中、または後に発生するかどうかを知りたいとしましょう。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したEEG実験デザインを使用できます。私たちは、ドーパミンの放出が、なじみないし望ましい視覚刺激に曝露されている最中およびその後少し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、テスト対象者をどこで入手するかです。
実験的な状況において、「母集団」とは、研究対象となるより大きな総体的集団を指します。ラボが数十万人または数百万の人々からドーパミンの放出データを収集するための技術を考案することは現実的ではなく、ありそうもありません。
したがって、私たちは母集団を理解するために、小さな代表的グループまたはサンプルからデータを収集しようとします。そのためには、2つの主要な質問に答える必要があります。
サンプルに含める必要がある個人の数はどれくらいですか？
これが実質的な有意性および統計的パワーとどのように関連しますか？
以下で詳しく見ていきましょう。
統計的パワーと真の効果
統計的パワーは、統計的に有意な違いを検出するテストの確率として定義されます。そのような違いが実際に存在する場合に限ります。これは真の効果とも呼ばれます。
真の効果は、実験デザインの基礎となります。コーエンの1988年の報告は、科学的方法への貢献で知られ、研究は真の効果を検出する80％の確率を持つように設計されるべきであると考えました。この80％は、高パワー（HP）テストデザインを表し、20％に近い値は低パワー（LP）テストデザインを示します。
コーエンは、研究には常にタイプIIエラー（偽陰性）の可能性が20％未満であるべきだと提案しました。また、彼は差が実際に存在するのに研究者が有意な効果がないと不正確に報告する場合に発生する見逃された発見についても同じガイドライン範囲を使用します。
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し、その研究には80％のパワーがある場合、統計テストは100のうち80で真の効果を検出します。しかし、研究のパワーが20％の時、結果に100の本物の非null効果がある場合、これらの研究はそのうちの20だけを発見することが予想されます。
神経科学研究における統計的パワーの欠点
資源を多く必要とする神経科学研究の性質のため、驚くべきことではありませんが、この分野の中央値の統計的パワーは約21％であり、8％から31％の広範囲にわたって平均されます。神経科学研究の低い統計的パワーは：
結果の再現可能性に疑問を投げかける。
効果の誇張されたサイズを引き起こす。
真の効果を正確に表す統計的に有意な結果の可能性を減少させる。
したがって、現在の神経科学研究の状況は、これらの値がコーエンの理論的閾値をはるかに下回っているため、統計的パワーの問題に悩まされています。
代表的なサンプルグループの確立
シナリオ1の目標：包括的な大規模サンプリングで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。
実験が実質的に有意であるためには、サンプルセットに何人のヒト脳スキャンが含まれる必要がありますか？実質的な有意性とは、実験の結果が現実の世界に適用されるかどうかを指します。
神経科学者の実験が効果を判断する能力（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のパラメーターを引き続き使用し、目標は、強く感情的な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を統計的に評価できるだけのデータを収集することです。また、サンプルへの含有基準を確立し、サンプリングエラーの可能性を最小限に抑える必要があります。
サンプリングエラーを回避する方法
前に進む前に理解しておくべき2つの用語があります。
サンプリングエラー：サンプリングを行う場合、選択された個人の収集されたデータが母集団を表さない可能性があります。
統計的有意性：統計的有意性とは、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。基本的に、これは科学者が実験で観察された効果に95％の自信を持っていることを意味します。
データが関係性を示している（すなわち、ドーパミン放出がある）場合、効果が偶然から生じ、変数（視覚刺激）と無関係である可能性が5％あります。これはタイプIエラーになります。あるいは、収集されたデータが、実際には真の効果が存在するのに、ドーパミン放出と視覚刺激との関係を示さない可能性が5％あります - 偽陰性またはタイプIIエラーです。
慎重に含有基準を確立することは、サンプルサイズのしきい値を超えると収益が減少するポイントがあるため、より影響力があります。
私たちはすべての人類を代表するデータを収集し、私たちの結論が実質的に有意かつ統計的に有意であることを望んでいます。私たちのサンプルセットを成功裏に設計するためには、サンプリングエラー、タイプIエラー（偽陽性）、あるいはタイプIIエラー（偽陰性）を考慮し、回避する必要があります。
私たちの実験は次の仮説をテストしています：
帰無仮説 - NAcにおけるドーパミン放出のタイミングと感情的価値の視覚刺激との間に関係または効果はない。
仮説 - NAcにおけるドーパミン放出のタイミングと感情的価値の視覚刺激と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する。
NAcにおけるドーパミン放出のタイミングと感情的価値の視覚刺激と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：
仮説は否定されます。
真の効果または差異は見つかりません。
観察された効果は偶然によっても発生する可能性があります。
母集団を理解する？
実験デザインにおける実際的な制限。
神経科学研究では、正式な含有基準は通常、サンプリングエラーを避けるために、母集団全体での含有可能性をランダム化および/または均等化することを試みます。データを収集するために、最も近い、または最もアクセス可能な個人を選択することは避ける必要があります。これ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、母集団全体にわたって選択の可能性をランダムに均等化する包含基準を使用することです。例えば、国勢調査データを利用して、オハイオ州の各郡でランダムに選ばれた50人の個人の連絡先情報を取得します。これは、すべての地理的地域から名前がランダムに選ばれるため、選択バイアスを最小限に抑えます。
実験デザインを確立し、サンプルサイズを増やし、偏りのない無作為化かつ均等に適用された含有基準を完全に実現することは、すぐに実際的な制限に直面する可能性があります。これは、すべてのレベルの科学的研究における問題です。高校の実習から本格的な研究大学に至るまで。通常、予算的およびタイムラインの制限は最初に妥協を強いるものです。統計的有意性に関連するこれらの問題は、活発な研究の分野です。
真の効果サイズとは何ですか？
神経科学研究の低い統計的パワーのため、私たちは真の効果サイズを過大評価する傾向があり、多くの研究の再現性が低くなっています。さらに、神経科学研究の固有の複雑さは、統計的パワーを重要にします。
この分野が採用できる方法の1つは、サンプルサイズを増やすことによって研究のパワーを高めることです。これにより、真の効果を検出する可能性が高まります。適切なサンプルサイズの選択は、研究を設計する上で重要です：
実用的な発見をする。
脳内の無数のプロセスに対する理解を深める。
効果的な治療法を開発する。
現代の神経科学研究における課題を克服する：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サイズとより良い含有基準を確立することを推進すべきです。EmotivLABのようなクラウドソース対応プラットフォームにアクセスすることで、研究者はより多様で、より代表的な被験者にアクセスできる - サンプルサイズとすべての人口統計の包括性を改善するために、研究グループの追加の物流労力を最小限に抑えます。
現代の神経科学研究は、実験サンプルセットの多様なグループを募集するための限られたリソースのために、サンプリングエラーに脆弱になることがあります。「WEIRDグループ」概念はこの問題を要約します。ほとんどの大学の研究は、一般的に言えば、西洋の教育を受けた、工業化された、裕福で民主的な国々からの実験対象者を含む限られた予算で行われます。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を越えて、母集団をよりよく反映するサンプルグループを募ることを可能にします。
EmotivLABsプラットフォームは、研究者を既存の制約から解放し、実験の設計や結果の分析にエネルギーを集中できるようにします。
EmotivLABs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拡大するのを助けるだけでなく、対象母集団へのサンプルサイズと地理的到達の問題を仲介します。
EmotivLABsプラットフォームは、研究者を現在の制約から解放し、実験の設計や結果の分析にエネルギーを集中できるようにします。私たちのプラットフォームは、実験を被験者プール内で最も適した個人にマッチさせます。参加者を勧誘し、スケジュール調整を行い、実験室でデータ収集を行う時間を費やす必要はありません。必要なのは、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、EmotivLABsが望ましいパラメータに最も適合する参加者に実験を提供します。参加者は、自宅で自分の機器を使用して実験を実施できます。ヘッドセットに慣れているため、研究者がその使用方法についての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EEG記録データの質の管理と評価を提供します。質の低いデータが大量にあると、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助けにはなりません。しかし、より高品質なデータへのアクセスは、次のエラーを回避する助けを提供します：
サンプリング
母集団
統計的有意性
EmotivLABプラットフォームがあなたの研究にどのように役立つかをもっと知りたいですか？
EmotivLABSは、実験を構築し、安全かつ確実に実験を展開し、世界中の確認済み参加者から募り、高品質なEEGデータを収集するためのすべてを1つのプラットフォームから提供します。さらに詳しく学ぶか、デモをリクエストするにはここをクリックしてください。
統計的有意性：サンプルサイズと統計的パワー -周囲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、疑わしい真実を虚偽から分離します。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、対話し、航行し、考える能力をどのように支えるかを理解することを目的としています。
これは、認知神経科学がすべての分析レベルで実験を設計し、データを収集することを意味します。自然界についての理解を深めることを目指す世界中の研究プログラムは、定期的に前もって計画された一連の小さな実験で仮定または仮説をテストしています。これらの実験は、特定の要因が結果に影響を与えるかどうかを調査しながら、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る傾向があります。
シナリオ1：ドーパミン放出研究
認知神経科学では、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。ヌクレウスアッカンベンス（NuAc）での放出は、私たちが行動するために動機づけられる行動または物によって引き起こされます。これには、次のようなものが含まれます：
美味しい食事を摂ること
愛する人との時間
セックス
砂糖
私たちは、ヌクレウスアッカンベンスでのドーパミンのピークレベルが、望ましいまたはなじみのある視覚刺激に曝露される前、最中、または後に発生するかどうかを知りたいとしましょう。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したEEG実験デザインを使用できます。私たちは、ドーパミンの放出が、なじみないし望ましい視覚刺激に曝露されている最中およびその後少し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、テスト対象者をどこで入手するかです。
実験的な状況において、「母集団」とは、研究対象となるより大きな総体的集団を指します。ラボが数十万人または数百万の人々からドーパミンの放出データを収集するための技術を考案することは現実的ではなく、ありそうもありません。
したがって、私たちは母集団を理解するために、小さな代表的グループまたはサンプルからデータを収集しようとします。そのためには、2つの主要な質問に答える必要があります。
サンプルに含める必要がある個人の数はどれくらいですか？
これが実質的な有意性および統計的パワーとどのように関連しますか？
以下で詳しく見ていきましょう。
統計的パワーと真の効果
統計的パワーは、統計的に有意な違いを検出するテストの確率として定義されます。そのような違いが実際に存在する場合に限ります。これは真の効果とも呼ばれます。
真の効果は、実験デザインの基礎となります。コーエンの1988年の報告は、科学的方法への貢献で知られ、研究は真の効果を検出する80％の確率を持つように設計されるべきであると考えました。この80％は、高パワー（HP）テストデザインを表し、20％に近い値は低パワー（LP）テストデザインを示します。
コーエンは、研究には常にタイプIIエラー（偽陰性）の可能性が20％未満であるべきだと提案しました。また、彼は差が実際に存在するのに研究者が有意な効果がないと不正確に報告する場合に発生する見逃された発見についても同じガイドライン範囲を使用します。
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し、その研究には80％のパワーがある場合、統計テストは100のうち80で真の効果を検出します。しかし、研究のパワーが20％の時、結果に100の本物の非null効果がある場合、これらの研究はそのうちの20だけを発見することが予想されます。
神経科学研究における統計的パワーの欠点
資源を多く必要とする神経科学研究の性質のため、驚くべきことではありませんが、この分野の中央値の統計的パワーは約21％であり、8％から31％の広範囲にわたって平均されます。神経科学研究の低い統計的パワーは：
結果の再現可能性に疑問を投げかける。
効果の誇張されたサイズを引き起こす。
真の効果を正確に表す統計的に有意な結果の可能性を減少させる。
したがって、現在の神経科学研究の状況は、これらの値がコーエンの理論的閾値をはるかに下回っているため、統計的パワーの問題に悩まされています。
代表的なサンプルグループの確立
シナリオ1の目標：包括的な大規模サンプリングで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。
実験が実質的に有意であるためには、サンプルセットに何人のヒト脳スキャンが含まれる必要がありますか？実質的な有意性とは、実験の結果が現実の世界に適用されるかどうかを指します。
神経科学者の実験が効果を判断する能力（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のパラメーターを引き続き使用し、目標は、強く感情的な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を統計的に評価できるだけのデータを収集することです。また、サンプルへの含有基準を確立し、サンプリングエラーの可能性を最小限に抑える必要があります。
サンプリングエラーを回避する方法
前に進む前に理解しておくべき2つの用語があります。
サンプリングエラー：サンプリングを行う場合、選択された個人の収集されたデータが母集団を表さない可能性があります。
統計的有意性：統計的有意性とは、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。基本的に、これは科学者が実験で観察された効果に95％の自信を持っていることを意味します。
データが関係性を示している（すなわち、ドーパミン放出がある）場合、効果が偶然から生じ、変数（視覚刺激）と無関係である可能性が5％あります。これはタイプIエラーになります。あるいは、収集されたデータが、実際には真の効果が存在するのに、ドーパミン放出と視覚刺激との関係を示さない可能性が5％あります - 偽陰性またはタイプIIエラーです。
慎重に含有基準を確立することは、サンプルサイズのしきい値を超えると収益が減少するポイントがあるため、より影響力があります。
私たちはすべての人類を代表するデータを収集し、私たちの結論が実質的に有意かつ統計的に有意であることを望んでいます。私たちのサンプルセットを成功裏に設計するためには、サンプリングエラー、タイプIエラー（偽陽性）、あるいはタイプIIエラー（偽陰性）を考慮し、回避する必要があります。
私たちの実験は次の仮説をテストしています：
帰無仮説 - NAcにおけるドーパミン放出のタイミングと感情的価値の視覚刺激との間に関係または効果はない。
仮説 - NAcにおけるドーパミン放出のタイミングと感情的価値の視覚刺激と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する。
NAcにおけるドーパミン放出のタイミングと感情的価値の視覚刺激と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：
仮説は否定されます。
真の効果または差異は見つかりません。
観察された効果は偶然によっても発生する可能性があります。
母集団を理解する？
実験デザインにおける実際的な制限。
神経科学研究では、正式な含有基準は通常、サンプリングエラーを避けるために、母集団全体での含有可能性をランダム化および/または均等化することを試みます。データを収集するために、最も近い、または最もアクセス可能な個人を選択することは避ける必要があります。これ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、母集団全体にわたって選択の可能性をランダムに均等化する包含基準を使用することです。例えば、国勢調査データを利用して、オハイオ州の各郡でランダムに選ばれた50人の個人の連絡先情報を取得します。これは、すべての地理的地域から名前がランダムに選ばれるため、選択バイアスを最小限に抑えます。
実験デザインを確立し、サンプルサイズを増やし、偏りのない無作為化かつ均等に適用された含有基準を完全に実現することは、すぐに実際的な制限に直面する可能性があります。これは、すべてのレベルの科学的研究における問題です。高校の実習から本格的な研究大学に至るまで。通常、予算的およびタイムラインの制限は最初に妥協を強いるものです。統計的有意性に関連するこれらの問題は、活発な研究の分野です。
真の効果サイズとは何ですか？
神経科学研究の低い統計的パワーのため、私たちは真の効果サイズを過大評価する傾向があり、多くの研究の再現性が低くなっています。さらに、神経科学研究の固有の複雑さは、統計的パワーを重要にします。
この分野が採用できる方法の1つは、サンプルサイズを増やすことによって研究のパワーを高めることです。これにより、真の効果を検出する可能性が高まります。適切なサンプルサイズの選択は、研究を設計する上で重要です：
実用的な発見をする。
脳内の無数のプロセスに対する理解を深める。
効果的な治療法を開発する。
現代の神経科学研究における課題を克服する：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サイズとより良い含有基準を確立することを推進すべきです。EmotivLABのようなクラウドソース対応プラットフォームにアクセスすることで、研究者はより多様で、より代表的な被験者にアクセスできる - サンプルサイズとすべての人口統計の包括性を改善するために、研究グループの追加の物流労力を最小限に抑えます。
現代の神経科学研究は、実験サンプルセットの多様なグループを募集するための限られたリソースのために、サンプリングエラーに脆弱になることがあります。「WEIRDグループ」概念はこの問題を要約します。ほとんどの大学の研究は、一般的に言えば、西洋の教育を受けた、工業化された、裕福で民主的な国々からの実験対象者を含む限られた予算で行われます。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を越えて、母集団をよりよく反映するサンプルグループを募ることを可能にします。
EmotivLABsプラットフォームは、研究者を既存の制約から解放し、実験の設計や結果の分析にエネルギーを集中できるようにします。
EmotivLABs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拡大するのを助けるだけでなく、対象母集団へのサンプルサイズと地理的到達の問題を仲介します。
EmotivLABsプラットフォームは、研究者を現在の制約から解放し、実験の設計や結果の分析にエネルギーを集中できるようにします。私たちのプラットフォームは、実験を被験者プール内で最も適した個人にマッチさせます。参加者を勧誘し、スケジュール調整を行い、実験室でデータ収集を行う時間を費やす必要はありません。必要なのは、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、EmotivLABsが望ましいパラメータに最も適合する参加者に実験を提供します。参加者は、自宅で自分の機器を使用して実験を実施できます。ヘッドセットに慣れているため、研究者がその使用方法についての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EEG記録データの質の管理と評価を提供します。質の低いデータが大量にあると、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助けにはなりません。しかし、より高品質なデータへのアクセスは、次のエラーを回避する助けを提供します：
サンプリング
母集団
統計的有意性
EmotivLABプラットフォームがあなたの研究にどのように役立つかをもっと知りたいですか？
EmotivLABSは、実験を構築し、安全かつ確実に実験を展開し、世界中の確認済み参加者から募り、高品質なEEGデータを収集するためのすべてを1つのプラットフォームから提供します。さらに詳しく学ぶか、デモをリクエストするにはここをクリックしてください。
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© 2025 EMOTIV、全著作権所有。
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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。
翻訳についての注意：このウェブサイトの非英語版は、あなたの便利のために人工知能を使用して翻訳されています。私たちは正確さを追求していますが、自動翻訳には原文とは異なるエラーやニュアンスが含まれている可能性があります。最も正確な情報については、当サイトの英語版をご参照ください。
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