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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。

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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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#統計 こういう小学校5年生レベルの計算をすることによって、初めて、「有意水準αを5%に設定する慣習には合理的根拠がない」という正論について、言葉としてではなく、定量的に理解することができる。 この手の話題では、言葉による納得は多くの場合に危険で、常に定量化しようとする努力が大事。

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#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

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