母平均の差の検定におけるt値はt=(¥bar(x_1)-¥bar(x_2)-(μ_1-μ_2))/SEであるが、帰無仮説ではμ_1=μ_2と仮定するためt=(¥bar(x_1)-¥bar(x_2))/SEと簡略化される。

平均の差の検定を行う際に、 対応のないt検定をすると思います。 この時の自由度ってnじゃなくてn-1だと思うのですが、認識間違えているでしょうか。

7/18(木)12:10-12:50に、統計検定２級の範囲を対象とした 【無料】ランチタイム統計セミナー(第８回、初参加歓迎) をやります。 今回は、「平均値の差の検定推定」で6名様申込済。 (今後の予定は、7/25: 分散分析、8/1:相関、8/8：回帰です) techplay.jp/event/950739

毎号付属する手順を順番に並べていけば正しい仮説検定が実行できる「月刊仮説検定」まずは2群の平均の差の検定編から x.com/bebebebayes/st…

おはようございます🌥️ 統計検定2級で学んだ「平均の差の検定」 人生で使う時あるのかよと思ってたが、今朝、2つの企業群の差を評価したいモチベーションに駆られて、はじめて使ったわ😆

母比率の差の検定とサンプルサイズの関係について幾つか物申したいけれど大分長い話になるのでどうしよう？ 65%付近で1～3%の小さな比率の差を捉えるにはもっとサンプルサイズを大きくしなければ、とだけ。

返信先:@agYbFNUEEgL3MAXそっちもか… こっちは、プレゼン資料に統計の分析結果載せなきゃいけないんだけど、回帰分析、クロス集計、独立性の検定、母平均の差の検定、母比率の差の検定とかを使えって言われてるんだけど何にもわからないのよ…

283/300と288/300で母比率の差の検定を行うとZ=0.9517……となり標準正規分布表を読むと大体0.17くらい 片側で見て0.17なのでこれらに差があること、もしくは288/300の事象のほうが真の確率が高いことは明らかではないということです

#統計 例：正規分布モデルは、母平均(もしくは母平均の差)の検定推定に使う場合には、母集団分布が正規分布で全然近似されてなくても、中心極限定理によって現実の母集団分布の標本の標本平均の分布が正規分布で十分近似されていれば妥当なモデルになります。(母分散について同じことは言えない。)