シュートを外した後で、ゴールポストを動かして「入っていた」ということにしてはいけない - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
先日こんなことをコメントしたら、思ったよりも反応が多くて「皆さん同じことを思っていたのかな」と感じたのでした。 シュートを外した後でゴールポストを動かして入ったことにするのはダメですよ / 「当初は有意差が認められなかったが、毛乳頭細胞が少ないと思われる被験者を除いて追加解析したころ、塗布24週後の毛髪密度は「含む」を使った被験者のほうが統計学的に有意に上昇したという」 https://t.co/K91NElUAgN— TJO (@TJO_datasci) 2023年6月6日 要はこれは再現性問題の典型例だという話なんですが、近年あれだけ再現性問題が騒がれた割には意外と未だに世間的にはあまり広く知られていないのだろうか、という気もしています。 このブログでも再現性問題については一通り論じたことがありますが、ちょうど良い機会なので改めてこの手のQRPs (Questionable Resea
データ化すれば客観的に評価できるという考えの落とし穴──『測りすぎ──なぜパフォーマンス評価は失敗するのか？』 - 基本読書
測りすぎ――なぜパフォーマンス評価は失敗するのか? 作者: ジェリー・Z・ミュラー,松本裕出版社/メーカー: みすず書房発売日: 2019/04/27メディア: 単行本この商品を含むブログを見る僕の本業はWebプログラマで、こうした職業としてはありがちなこととして何社も転々としながら(時にフリーで)仕事をしているのだが、極少人数の企業をのぞけばだいたい「どうやって社員の成果を評価するか」といったところで試行錯誤している。 メンター的な存在が評価するようなケースもあれば、成果をできるだけ定量的・客観的に評価しようとするところもありと様々だが、やはりIT界隈ということもあり後者の機運の方が高い。より納得感のある評価制度があれば会社側も勤めている側もウィンウィンなので、定量的・客観的な評価が「本当に」できるのであればそれは良いことなのだけれども、あんまり「こりゃうまくいっている！」というところは
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