• false positive risk
• P値の誤用を避けるため，P値と併記し“偽陽性リスク（FPR）”を記載することが David Coloquhoun により提案されている¹⁾
• FPRは「単一のバイアスがない実験を行った後に「有意なp値」を観測した場合，その結果が偽陽性である確率はどれくらいか？」という問いに答えるものである

The FPR answers the question, “If you observe a ‘significant’ p-value after doing a single unbiased experiment, what is the probability that your result is a false positive?

• 問題は，FPRを計算するためには「ある効果が本物である事前確率」を特定する必要があること
  • そしてこれを知っていることは稀である
• Colquhounは，事前確率を0.5としてFPRを計算することを提案している
  • 要するに「五分五分」を初期設定にするということ
    • これは確かな事前データがない場合に想定される最も大きな値で，合理的である
  • この方法で求めたFPRは，ある意味で最小 minimum の偽陽性リスク（mFPR）である
  • よりもっともらしくない仮説 less plauseible hypothetes（事前確率0.5以下）であれば，FPRはさらに大きくなる
• mFPRはp値だけを報告するよりも大きな改善となるかもしれない
  • Colquhounは，0.05に近いp値は，様々な仮定の下で，最小20-30%の偽陽性リスクと関連していると指摘している