データサイエンティストの皆さん、集合！今日は統計分析の闇、「p-hacking」について暴露します！
そもそもp-hackingって何？
簡単に言えば、「データをねじ曲げて、都合の良い結果を作り出す」技です。まるで、試験で答案をゴリ押しして単位を取るようなもの！
どんな悪さをするの？
p-hackingの代表的な悪さを暴露します：
- データ選び放題 都合の良いデータだけをチェリーピック。まるで、悪い成績は見なかったことにするみたい。
- データ収集を勝手に止める 「あ、今回は有意そう！」となったらデータ収集おしまい。えっ、マジ？
- 変数をぶっち切る 独立変数、従属変数を好き放題変更。データをねじ曲げまくり。
なぜやるの？
正直、研究者やビジネスパーソンのキャリア的なプレッシャーです。「結果を出さないと！」という呪縛。
特にマーケティング界隈では、「それっぽい数字」で上司や顧客を納得させるテクニックとして使われがち。
どうやって防ぐの？
めっちゃシンプル！
- データを正直に扱う
- 最初の仮説から逃げない
- 「無いものは無い」と言える胆力を持つ
結論
データの信頼性は、あなたの誠実さから生まれる！
p-hackingは、科学の信頼を食い潰す最悪の行為。データサイエンティストとして、胸を張って正直に分析しよう！