[論文レビュー] Beyond subjective and objective in statistics

Andrew Gelman, Christian Hennig|arXiv (Cornell University)|Aug 22, 2015

Philosophy and History of Science参考文献 47被引用数 4

ひとこと要約

この論文は、統計学における「主観的」と「客観的」の二元論的枠組みに挑戦し、代わりにそれらの対立的属性ではなく、透明性、合意形成、中立性、現実との整合性（客観性のため）、複数の視点の認識と文脈依存性（主観性のため）というより広い、非対立的な属性を導入することを提案する。この転換により、規範的論争に陥るのではなく、補完的で建設的な統計的手法の評価が可能になる。

ABSTRACT

We argue that the words "objectivity" and "subjectivity" in statistics discourse are used in a mostly unhelpful way, and we propose to replace each of them with broader collections of attributes, with objectivity replaced by transparency, consensus, impartiality, and correspondence to observable reality, and subjectivity replaced by awareness of multiple perspectives and context dependence. The advantage of these reformulations is that the replacement terms do not oppose each other. Instead of debating over whether a given statistical method is subjective or objective (or normatively debating the relative merits of subjectivity and objectivity in statistical practice), we can recognize desirable attributes such as transparency and acknowledgment of multiple perspectives as complementary goals. We demonstrate the implications of our proposal with recent applied examples from pharmacology, election polling, and socioeconomic stratification.

研究の動機と目的

• 統計的議論における『主観的』と『客観的』の生産的でない二元論的枠組みを批判し、これが建設的な方法論的評価を妨げていること。
• 実務的な統計において、非統計的基準がしばしば手法選択に影響を与えるが、それらがステグマ化された形で『主観的』とレッテルを貼られるという現実の問題に言及すること。
• 極端な用語ではなく、補完的で実行可能な属性に置き換えることで、統計的手法の評価に向けたより洗練された、建設的な枠組みを促進すること。
• この新しい枠組みが、薬理学、選挙世論調査、社会経済的分析の分野における応用研究において、透明性と説得可能性をどのように向上させるかを示すこと。
• 研究者が手法選択を隠れ蓑に「客観的」と称するのではなく、むしろそれを明示的に正当化するよう促すこと。

提案手法

• 『客観的』と『主観的』という用語を、透明性、合意形成、中立性、観察可能な現実との整合性という4つの核心的属性に置き換える。
• 『主観性』を、複数の視点の認識と文脈依存性という2つの補完的属性に置き換える。
• これらの再定義された属性を統計的手法の評価基準として用い、方法論的選択の対立的評価ではなく、非敵対的評価を可能にする。
• 実世界の事例にこの枠組みを適用する：薬理学における階層ベイズモデル、選挙世論調査におけるアンケート補正、社会経済的分層におけるクラスタ分析。
• モデルの形式、事前分布、仮定といったモデリング意思決定の明示的正当化を推奨する。透明性と代替的視点への関与を通じて行う。
• すべての統計的手法が仮定に依存しており、主観性を排除することを目的とするのでなく、むしろそれを可視化し、説得可能な形にすることを目的とする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 統計学における伝統的な『主観的 vs. 客観的』の二元論は、どのように再構築され、より建設的な方法論的議論を可能にするか？
• RQ2 『客観性』と『主観性』に代わるどのような属性が、対立ではなく補完的評価を可能にするか？
• RQ3 モデルの形式、事前分布、データ処理といった応用統計における手法選択は、どのように明示的正当化と透明性の向上によって利益を受けるか？
• RQ4 文脈依存性と複数の視点の認識は、統計的推論の信頼性を損なうのではなく、どのようにそれを強化するか？
• RQ5 すべての統計的手法が仮定と選択を含むことを認めることで、統計的実践はどのように改善できるか？『純粋に客観的』であると見せかけるのではなく。

主な発見

• 『客観的』と『主観的』という用語は、統計的議論において役立たずであり、それらが対立を示唆するため、手法選択に関する建設的対話を妨げる。
• 『客観性』を透明性、合意形成、中立性、観察可能な現実との整合性に置き換えることで、より説得力があり、強固な統計的実践が可能になる。
• 『主観性』を複数の視点の認識と文脈依存性に再定義することで、方法論的多様性を支持し、科学的コミュニケーションを改善する。
• 提案された枠組みは、事前分布の選択やモデル形式といったモデリング意思決定の明示的正当化を促進することで、応用研究を改善し、検証可能で説得力のある形になる。
• 多くの高影響力の出版物が透明性と正当化の価値を満たしていないことから、統計的報告と評価における体系的改革の必要性が示唆される。
• この枠組みにより、研究者は手法を『主観的』または『客観的』ではなく、より透明で、合意形成に適しており、文脈的に適切であるかどうかという観点で評価できるようになり、より良い科学的合意に至る。