そのため、これを持ち上げている加藤巧とか森岡毅あたりは、政治運動の一環か、普通に理系・数学に弱い馬鹿か、悪意があるか、何か・・・。
pハッキング（p-hacking）とは、科学者や研究者が「自分が望む結果（新発見）」を無理やり叩き出すために、データを都合よくこねくり回して「100%近く正しいように見せかける」最悪の統計テクニックのことです。
悪意がある場合だけでなく、研究者が「無意識」にやってしまうことも多く、現在の科学界で「再現性の危機（昔の論文の実験が、今やると再現できない問題）」を引き起こしている最大の原因とされています。
そもそも「p」ってなに？
統計学には p値（有意確率） という超重要な指標があります。
- これは、ざっくり言うと「この結果が、ただの偶然（まぐれ）で起きる確率」のことです。
- 科学界では、このp値が 「0.05（5%）未満」 になると、「まぐれで起きる確率は5%以下だから、これは偶然ではなく本物の大発見だ！（統計的に有意）」と認められ、論文が雑誌に掲載されます。
つまり、研究者にとって「p値を何が何でも0.05未満に下げること」は、人生をかけた絶対目標なのです。この数値をハッキング（改ざんではなく、計算の工夫で操作）することをpハッキングと呼びます。
よくある4つの「pハッキング」の手口
研究者が「あ、p値が0.06だ。あとちょっとで0.05未満なのに…」となったとき、以下のような誘惑に負けてしまいます。
- 1. 都合の悪いデータの「つまみ食い」（外れ値の排除）
実験データの中に、自分の仮説と逆の結果を出している被験者が数人いたとします。それを「この人は体調が悪かったに違いない」などと言い訳をつけてデータからこっそり削除し、都合の良いデータだけで計算し直します。 - 2. 途中で実験を止める（データ覗き見）
本当は「100人」で実験する予定だったのに、毎日データをチェックし、「よし！53人目の時点で、たまたまキレイな差が出てp値が0.04になったぞ！」という瞬間に実験をストップさせて成果にしてしまいます（そのまま100人まで続けたら、ただの偶然だとバレて差が消えることが多いためです）。 - 3. 標的のすり替え（後付けの仮説）
例えば「このサプリは頭が良くなるか」を調べるために実験したのに、全く効果がなかったとします。そこで研究者は、データを別の視点で分析し直します。「視力は良くなってないか？」「握力は？」「肌のツヤは？」「寝付きの良さは？」と何十項目も調べまくると、どれか1つくらいは「たまたま偶然」良い結果（p < 0.05）が出ます。その瞬間、「最初から肌のツヤを調べる実験でした！」と嘘の論文を書く手法です。
わかりやすい例：「チョコレートで痩せる」の罠
あるジャーナリストが、pハッキングの危険性を世間に告発するためにわざと行った有名な騙し実験があります。
- 被験者を集め、何十項目もの健康データ（体重、血圧、コレステロール、睡眠の質、幸福度など）を測定します。
- 一部のグループにだけチョコレートを食べてもらいます。
- 膨大な項目を比較した結果、「チョコレートを食べたグループは、たまたま体重の減少が早かった」という項目だけが、確率のいたずらでp値0.05未満を叩き出しました。
- ジャナリストは「チョコを食べると痩せる！」という本物の論文を書き、海外メディアが一斉に大真面目に報じてしまいました。
これこそが「数打ちゃ当たる」の力で、100%ただの偶然を「科学的根拠」に変えてしまうpハッキングの恐ろしさです。前述の「死んだ鮭の実験」も、この数打ちゃ当たる計算（多重比較）によってp値がバグってしまった実例そのものです。
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(Saionji General Trading & Business Development)
説明しよう！西園寺貴文とは、常識と大衆に反逆する「社会不適合者」である！平日の昼間っからスタバでゴロゴロするかと思えば、そのまま軽いノリでソー◯をお風呂代わりに利用。挙句の果てには気分で空港に向かい、当日券でそのままどこかへ飛んでしまうという自由を履き違えたピーターパンである！「働かざること山の如し」。彼がただのニートと違う点はたった１つだけ！そう。それは「圧倒的な書く力」である。ペンは剣よりも強し。ペンを握った男の「逆転」ヒップホッパー的反逆人生。そして「ここ」は、そんな西園寺貴文の生き方を後続の者たちへと伝承する、極めてアンダーグラウンドな世界である。 U-18、厳禁。低脳、厳禁。情弱、厳禁。