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この例の母集団分布（帰無仮説 (Sharp Null)分布）は 1, 4, 3, 2, 1, 1, 3, 4, 1, 0, 2, 1, 2, 1, 4, 1, 3, 2, 3, 1 である。それを２つの群へランダム割当するシミュレーションを 100 万回とか試行して、平均値の群間差 (MD) をプロットすれば確率分布（尤度分布）ができあがり正確なＰ値を算出できる pic.twitter.com/Jt4Ti6E3Ji
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普通の帰無仮説は、いわゆる「弱い帰無仮説」であり、個人差によって相殺されて ±0 になったシナリオを含んでる。前投稿の Sharp Null は「強い帰無仮説」といわれ、個人差なしで全員が完全に無効 (±0) のシナリオに限定してる。
