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#統計 「P値単体には確率的な危険性を考慮しながら矛盾を扱う力はない」ことには複数の理由があるが、P値がたとえ理想的に使用されたとしても(p-hackingのようなことをしていなくて、使用しているモデルも妥当であっても)、そういう力がないことの定量化による説明が以下のリンク先スレッドにある。 ↓

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黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#統計 簡単のため、候補の薬達は効く薬と効かない薬に単純に分かれており、両側検定で有意水準としてα=5% (効かない薬が効くと判定される確率はその半分の2.5%)を採用し、検出力はすべての場合で1-β=80%(効く薬が効くと判定される確率)だと仮定します。 この設定はスタンダードです。続く

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

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#統計 追加の計算 ↓

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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