ふと、でっち上げた血圧データセットをChatGPTにぶち込んで、いい感じの検定でって指示出したら、ちゃんと対応のあるt検定を選んで計算してくれた。

#放送大学 で学習中の皆さん 長寿と繁栄を🖖 6/14 (金) 福岡県春日市は、現在 晴れ 28.1 ℃です☀ 「ストループ効果」のデータを参加者別に統制群・実験群の平均値を計算し、対応のあるt検定で分析できました😅 午前中にレポートの考察を考え、夜は福岡ドームでビジター応援の予定です😉

#統計 対応のあるt検定は、例えば「ベースラインの値と投薬後の値の差の期待値μ_Δは0である」という帰無仮説に関する検定法です。 具体的な数値aに関する「μ_Δ=a」の形の仮説のP値も同時に定義されます。 pic.twitter.com/UdVkVZoEcX

「対応のあるｔ検定」の例題で「学生10人の中間テストと期末テストの点数の平均に有意な差があるか検定してみよう」というのがよくあるけど、何が知りたくてそんな検定をするのかよくわからないというか、単元も問題も異なるテストだから測ってるものがそもそも違うのを比較してどうなるのと思っ

#放送大学 で学習中の皆さん 長寿と繁栄を🖖 6/13 (木) 福岡県春日市は、現在くもり 21.2 ℃です☁ 「ストループ効果」の実験データを、対応のあるt検定で分析しようとしたら、基データがペアになっていない😰 HADを使ってWelchのt検定結果で代用予定です🤔 これでいいのか分かりません😉

今日はChatGPTに「対応のあるｔ検定」のPythonプログラムを作ってもらいました。最初に作ってもらったが、グラフの日本語表示の文字化けで、ちょっとドツボにハマったもので、最初からやり直したら、こんどは英語だけでスッキリと出力してくれました。… pic.twitter.com/YX24OrdAZ6

いままで手計算したことなかったけど、対応のあるt検定の効果量(d)は変数間の相関係数が大きければかなり数値が上がるんだね。 たかだか10名のデータでdが１を超えたのはびっくりした。