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どこでも効果（どこでもこうか、、略称: LEE）とは、科学実験の統計分析における、特に複雑な素粒子物理学実験における現象であり、探索するパラメータ空間の大きさのせいで一見統計的に有意な観測が実際に偶然生じることを意味する。 ひとたび分析におけるLook-elsewhere誤りの確率が認知されれば、標準的な数学手法を注意深く応用することによって補正することができる。 統計学においては多重比較問題としてより一般的に知られているが、この用語は大型ハドロン衝突型加速器（LHC）でのヒッグスボゾンの探索の文脈で、2011年に一部のメディアの注目を集めた。 ==使用== 多くの統計検定は、偶然の同時を仮定した時に任意の結果が得られる確率であるp値を与える。「''X''は''Y''に影響を与えるか?」を問う時、''X''を変動させ、結果として得られる''Y''に有意な変動があるかを見るのが一般的である。もしこのp値が予め決定された統計的有意さの閾値''α''より小さければ、結果が「有意」であると見なされる。 しかしながら、多数の試験を行う（最初の試験が失敗すれば「他の場所を見る〔looking elsewhere〕」）とすると、明らかに''n''回の試験後に1/''n''の''p''値が生じる可能性が高い。例えば、''p'' < 0.05の事象は、そこに少しの効果がなかったとしても、20回の試験後におそらく見ることができる。これを補正するためには、結果が''p'' < ''α''/''n''の時に有意となるように、閾値''α''を試験の数''n''で割らなければならない（あるいは同じことだが、観測された''p値''に試験の数を掛け、''np'' < ''α''の時に有意とする）。 これは最も単純な場合で、実際には''n''は試験における自由度の数、あるいは実際上独立な試験の数である。もし試験が完全に独立でなければ、この数は試験の数よりも小さくなる。 試験が独立である時、単純にp値を''n''で割ること（ボンフェローニ補正と呼ばれる）は、厳密なシダック補正に対する一次近似である。 どこでも効果は、失敗した試験が公表されず独立した試験の数''n''が小さく見積られる時に「有意のインフレーション」をよく引き起こす。ある論文が考慮された対立仮説に言及していないかもしれず、結果が得られなかった論文は単に出版されない。これによって、学術雑誌は統計的な「外れ値」に独占されることになる。 この効果は高エネルギー物理学において特に重要である。それは、この分野では、同じデータに関して非常に多くの数の試験が行われるためである。 抄文引用元・出典: フリー百科事典『 ウィキペディア（Wikipedia）』 ■ウィキペディアで「どこでも効果」の詳細全文を読む スポンサード リンク
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