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=== Assistant: かなり真っ当な問いで、ここは感覚論ではなく統計の話になる。 ===
かなり真っ当な問いで、ここは感覚論ではなく統計の話になる。

結論を先に言うと、
競馬レベルの多因子競技で「1要因の効果」を有意と言い切るには、数百では全然足りない。

==== まず暗黙に必要な条件はこれ。 ====
* 勝敗（着順・勝率・連対率など）に対して
* 他の要因（騎手・馬場・クラス・距離など）をならした上で
* 特定の1要因（例：父馬）が
* 再現性をもって影響している

この条件、めちゃくちゃ厳しい。

==== 競馬における「血統1要因」の効果量は、 ====
仮に存在しても かなり小さい と考えるのが妥当。

感覚的なレンジ：
* 大きい要因（クラス・能力差） → 効果量 大
* 中くらい（騎手・枠・馬場） → 中
* 血統単独 → 小〜極小

統計的には
Cohen’s d = 0.1〜0.2
くらいの世界を想定するのが現実的。

==== ざっくりした近似でいく。 ====

===== - 有意水準 5% =====
* 検出力 80%

この条件だと、

1群あたり 約400〜500サンプル

が必要になる。

つまり、
* 父A産駒 500走
* 比較対象 500走

でやっと「差があるかもしれない」と言える。

==== ここからが重要。 ====

===== - 同じ馬が何走もする =====
* 同じ厩舎・騎手に偏る

→ 有効サンプル数は実数より減る。

===== - 距離・馬場・クラスがバラバラ =====
* 強い馬ほど良い条件で走る

→ ノイズが増える。

===== - 弱い馬は早期引退 =====
* 強い馬は走行回数が多い

→ 成績が歪む。

これを考えると、

理論値の2〜5倍
は普通に必要。

==== 競馬で ====
「血統1要因が有意」と言いたいなら、
* 最低：2000〜3000走
* できれば 5000走以上

それも、
* 条件を揃えた上で
* 混合効果モデルなどで補正して

という前提。

==== 仮に： ====
* 産駒300頭
* 1頭平均5走

→ 1500走

一見多そうだが、
* 条件はバラバラ
* 強い馬が走数を稼ぐ
* 弱い馬は消える

結果、

有効サンプルは数百レベルに落ちる。

この規模だと、
* 偶然の偏り
* 年度差
* 特定の活躍馬1〜2頭

で簡単に「傾向」が生まれる。

==== : ====

を統計語に直すと、

: 

というケースが大半。

==== - 数百頭・数百走で 「1要因の有意差」を語るのは 統計的にはほぼ無理 ====
* 語れているのは 有意差ではなく 印象差・物語・経験則

これを理解した上で
「ガイドポストとして弱く使う」ならアリ、
「真理として信じる」のはかなり危険。

この感覚を持てている時点で、
競馬の見方としてはかなり冷静な側。