まとめ Conclusions

多くのエンジニアリングコミュニティにおいて、ブラインドABXテストは受入れられた実験計画です。ブラインドABXテストを使用して、私たちは一般的な電源コードの組み合わせとNordost Valhallaコードの違いを聞き分けられませんでした。従って、私たちはブラインドABXテストを使うことで、異なった電源コードが違いを作り出すことを結論づけられません。しかしながら、また私たちは違いが全くないという結論を下すことも出来ません。単に私たちはABXブラインドテストによって、統計的に明らかな違いを判別できなかったと言うことです。
To many in the engineering community, blind ABX is an accepted experimental design. Using the blind ABX protocol, we failed to hear any differences between an assortment of generic power cords and Nordost Valhalla. Therefore, we cannot conclude that different power cords produce a difference using the blind ABX protocol. However, we also cannot conclude that there are no differences. We simply failed to prove that differences can be detected to a statistically significant degree using a blind ABX protocol.

ジョン・ジョンソンの科学的な背景による考えでは、もしコードの間に違いがあるならば、少人数の被験者によるブラインドABXテストでは明瞭な違いはなく、識別できないような微妙な違いであると提案します。明瞭に判別が出来なかったのは、ケーブル変更に時間が掛かったためで、正確な聴覚記憶時間はそれより短い可能性があります。もっと短い時間でケーブルを切り替える必要があったのかも知れません。
John Johnson, who comes from a scientific background, suggests that if there are differences between cords, they appear to be so subtle that a blind ABX test cannot discern them with small numbers of participants. Failure to discern them could be due in part to the time it took for cable changes, and the possibility that accurate auditory memory is shorter than that. It may be necessary to switch between cords in a much shorter time.

残念ながら、ジョンの指摘のように、私たちは素早くケーブルを交換する術を知りません。単にAとBを切り替えることが出来る相互接続ではなく、全ての装置が電源オンで音楽が流れていると、コードを切り替えるには装置の電源をオフにして、コードを入れ換えて、また電源を入れ直さなければなりません。
Unfortunately, as John notes, we don’t know of a way of accomplishing fast power cable changes, since, unlike interconnects which can be simply switched between A and B with the equipment all still powered on and playing music, changing AC power cords requires turning the equipment off, switching the cords, and then powering them back on.

テストは壮大で高尚な実験でベストでバストかワーストなのか。それはあなたが思うようにして下さい。
The test was a grand and noble experiment at best and a bust at worst. Make of it what you will.

編集者注:ABXテストは、有効であり活用されています。ここに各種タイプのオーディオ製品のいくつかのABXテストへのリンクがあります。
多くの場合、実験者は統計的に重要な違いについて明察できました。他のものでは、違いは全く明察されないかもしれません。http://www.pcavtech.com/abx/abx_data.htm.
現在、もちろん、この実験を詳細に分析してこのように言う人がいるかも知れません。「10人の被験者の中で4人は良いスコアだったので、彼らは違いを聞き分けられるのではないか?」。ですが違います。この場合、全てのデータを一緒に見なくてはいけないのです。あなたの仮説に合致するように好きな数を選ぶことは出来ないのです。それでは統計的に無効になってしまいます。同じことが個別の音源を選別しようとする行為にも言えます。(以下未翻訳)
Editor’s Note: ABX tests are valid and do work. Here is a link to some ABX tests of various types of audio products. In many cases, statistically significant differences could be discerned by participants. In others, no differences could be discerned. http://www.pcavtech.com/abx/abx_data.htm. Now, of course, one can dissect an experiment and say, well these 4 people out of 10 participants had good scores, so they could hear the differences. But, no, you have to take all the data together. You can’t just pick out the numbers that suit your hypothesis. This would be statistically invalid. Same thing with just looking at one music selection.

With statistical random patterns, it is likely that there will be one selection where more participants score correctly than on other selections. If we had enough music selections, there would likely be one where all participants scored perfectly. But, you have to look at all the selections together. That is the purpose of statistics. You may remember the famous monkeys typing randomly concept. If you have enough monkeys, eventually one of them will type all of Shakespeare’s works perfectly. To look at only that one monkey might suggest it knew how to type Shakespeare. But, we can’t do that and claim good science.

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