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比率の差の検定も、サンプル数が増えるとP値が限りなく０に近くなる性質があります。 目的に合った検定手法として作ったのが、「比率分布の差の効果量の検定」です。 標準偏差や検定統計量をどのように置けば良いのかは、他の手法とのアナロジーで導き出してみました。 data-science.tokyo/ed/edj1-1-3-4-… pic.x.com/jctw36r13e
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ナンジャモ2テクノレーダー2→ナンジャモ1テクノレーダー3の2群の母比率の差の検定(それぞれn=20)。ベンチにカイナ用意できる確率は他の確率とは独立に平均して10%くらい上がるっぽいかなー程度。 pic.x.com/7uksr0inmq
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