大久保祐作・會場健大, p値とは何だったのか（Fisher の有意性検定と Neyman-Pearson の仮説検定を超えるために） https://www.researchgate.net/publication/331952355_p_zhitohahedattanoka_Fisher_noyouyixingjiandingto_Neyman-Pearson_nojiashuojiandingwochaoerutameni 豊田 秀樹, p値を使って学術論文を書くのは止めよう [https://www.jstage.jst.go.jp/article/sjpr/60/4/60_379/_pdf](https://www.jstage.jst.go.jp/article/sjpr/60/4/60_379/_pdf#:~:text=p%20%E5%80%A4%20%EF%BC%88p%2Dvalue%EF%BC%89,%E3%82%92%E3%81%A8%E3%82%8B%E7%A2%BA%E7%8E%87%E3%80%8D%E3%81%A7%E3%81%82%E3%82%8B%E3%80%82&text=%E3%81%93%E3%82%8C%E3%81%8C%E5%B8%B0%E7%84%A1%E4%BB%AE%E8%AA%AC%E3%81%AE%E6%A3%84%20%E5%8D%B4%20%EF%BC%88rejection%EF%BC%89%E3%81%A7%E3%81%82%E3%82%8B%E3%80%82) p 値を使用し続ける限り，採択・公刊されたその時から忘れ去られる論文の比率は減らないだろう。本稿では「有意性検定や p 値を使って学術論文を書くのは止めよう」という主張し，代替の方法を紹介する。 p 値（p-value）とは「帰無仮説が正しいと仮定したときに，手元のデータから計算した[[検定統計量]]が，今以上に甚だしい値をとる確率」である。p 値が有意水準より小さい場合に「帰無仮説が正しくかつ確率的に起きにくいことが起きたと考えるのではなく，帰無仮説は間違っていた」と判定する。