>>781
＞実際に当てられなかったとして、「当該条件下では当該被験者は違いを判別できたとは言えない」という結果が出るだけだと思うんだが。
テスト方法に誤りがあるので違いを検出できなかったという可能性もある。サンプルサイズの設定が不適切だと検出に失敗するよ

①比較対象に違いがあるならば、ABXテストの回答も違いがある場合の確率分布に従うだろう
②比較対象に違いがないならば、ABXテストの回答もでたらめに回答した場合の確率分布に従うだろう
適切なテスト設計になっていれば①と②の確率分布は重ならない。②のグラフは正解率50%を中心とした二項分布になる
問題になるのは①である。正解率50%から外れたどこかの場所にピークのある二項分布になるのだが、
被験者の実力でピークが変動するので、どこにピークが存在するか示唆するデータが必要になる

被験者の実力が判明すればテスト回数が決定できる。それが無い場合は適切な条件でのテストにならない
不適切な条件のABXテストは、違いが判別できる両者の比較であっても統計処理すると統計的有意差無しになるよ

②だけ考慮したABXテストは極端な条件でしか成立しない。「違いはわかるはずだから被験者は間違えない」という関係者の合意がある場合にしか有効ではない