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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。
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「強い帰無仮説」というよりも「狭い帰無仮説」の方が良い。これまでの「対立仮説」は様々なシナリオを包含する「広い対立仮説」だったので、それがシミュレーションによるランダム割当推論 (RI: Randomization Inference) の登場によって人類は「狭い対立仮説」を検定し始めるx.com/ueafam/status/…
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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