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#統計 リンク先は、「2つの母比率は等しい」という条件の下で2つの二項分布で仮想的なデータの数値を生成したときの、P値がα以下になる確率のグラフ。 黒の点線の「45度線」に近い方がよい。 この場合にはPearsonのχ²検定が悪くない感じです。 Fisher検定達は低過ぎる(検出力の大幅低下を示唆)。

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黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#統計 コクラン先生自身は過剰に保守的だと論文に書いているルールを「コクランルール」とみんなで呼んでいるようですが、コクラン先生が言っているように過剰に保守的であることはコンピュータシミュレーションで容易に確認できます。 Pearsonのχ²検定は結構頑健です。 github.com/genkuroki/publ…

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

みんなのコメント

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#統計 私を信用できない人は以下のリンク先で私以外の人がどのように言っているかも確認してください。

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#統計 Fisher検定は検出力の観点から常に勧めることができる検定法ではないという事実は繰り返し指摘されて来たことです。 例えば、日本語で書かれたものには 連載 第3回 医学データの統計解析の基本 2つの割合の比較 朝倉こう子・濱﨑俊光 jstage.jst.go.jp/article/dds/30… があります。

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

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