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#統計 以下のリンク先での 有意水準α=5% (両側検定、実効的にはこの半分)、検出力80%、テストする帰無仮説達の中での正しくないものの割合p の場合での 棄却された帰無仮説の中での正しい帰無仮説の割合 の計算をα=5%, 2%, 1%, 0.5%に拡張。 pic.twitter.com/yZoGcIeE2t

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黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#統計 だから、効くと判定された薬に限定したときの効かない薬であることの条件付き確率は 0.025(1-p) / (0.8p + 0.025(1-p)). p=50%, 10%, 5%, 1%についてこの値を計算すると、それぞれ 3%、22%、37%、76% になります。続く

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

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#統計 棄却された帰無仮説達の中での実際には正しい帰無仮説の割合を3%程度に抑えるためには、有意水準α=5%なら「事前確率」pを50%程度以上にしておく必要があり、有意水準α=0.5%ならpを10%程度以上にしておく必要あり。 多くの場合に、pは不明なので、有意水準αをどこまで下げるべきかは分からない。

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#統計 以下のリンク先での 有意水準α=5% (両側検定、実効的にはこの半分)、検出力80%、テストする帰無仮説達の中での正しくないものの割合p の場合での 棄却された帰無仮説の中での正しい帰無仮説の割合 の計算をα=5%, 2%, 1%, 0.5%に拡張。

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

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