調査結果を責任ある形で解釈するためにAIを使う方法
推定値を、統計学的有意性・因果関係・サブグループの傾向・現実世界での結果を過大に断定することなく、慎重な表現へと変換します。
要点
推定値を、統計学的有意性・因果関係・サブグループの傾向・現実世界での結果を過大に断定することなく、慎重な表現へと変換します。 推定値、基準条件、信頼区間、およびアウトカムの定義を提示する。 無作為化されたデザインに結び付けた、平易な言語での解釈を求める。 回答が測定された態度と、行動・安全性・有効性、その他の未測定アウトカムを区別できているか確認する。
対象読者
コンジョイントおよび実験の出力から結果作成、発表、査読対応、提言を行う研究者。
手順
- 推定値、基準条件、信頼区間、およびアウトカムの定義を提示する。
- 無作為化されたデザインに結び付けた、平易な言語での解釈を求める。
- 回答が測定された態度と、行動・安全性・有効性、その他の未測定アウトカムを区別できているか確認する。
- 計画外のサブグループ結果は探索的として扱う。
- 有意性を改善する目的だけで、ケースを除外する、アウトカムを変更する、あるいは仕様（specifications）を検索するような提案は却下する。
- 最終的な文章を、実際の表、コード、preregistration（事前登録）、および研究の限界に照らして編集する。
重要な理由
AIは統計的な言い回しを明確にできますが、不確実な推定値を確実性に変えたり、研究者が望む結論を作り出すのに役立てたりすべきではありません。責任ある利用は、デザインによって生成されたエビデンスの範囲内に主張をとどめます。
実施前チェックリスト
- 推定値から始める。
- 不確実性を含める。
- 測定されたアウトカムの名称を挙げる。
- 裏付けのない因果主張を避ける。
- 恣意的な選別や捏造をしない。
- 最終文言は自分自身で確認する。
よくある質問
このガイドは何のためのものですか？
コンジョイントおよび実験の出力から結果作成、発表、査読対応、提言を行う研究者。
基本的な流れは何ですか？
推定値、基準条件、信頼区間、およびアウトカムの定義を提示する。 無作為化されたデザインに結び付けた、平易な言語での解釈を求める。 回答が測定された態度と、行動・安全性・有効性、その他の未測定アウトカムを区別できているか確認する。 計画外のサブグループ結果は探索的として扱う。
実施前に何を確認すべきですか？
推定値から始める。 不確実性を含める。 測定されたアウトカムの名称を挙げる。 裏付けのない因果主張を避ける。
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