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#統計 例えば 母比率pに関する検定推定に使うP値 母平均μに関する検定推定に使うP値 母平均の差Δμに関する検定推定に使うP値 はそれぞれ仮説p=a、仮説μ=a、仮説Δμ=aのaを動かして無数のP値を同時に考えることはやり易い。 母比率の「違い」に関する検定推定に使うP値 ではちょっと面倒になる。 x.com/genkuroki/stat…
#統計 色々言っていますが、個人的にP値の解説において最も優先するべきだと思っていることは、ゼロ仮説θ=0のP値だけではなく、一般の仮説θ=a (aは任意の数値)のP値全体を考えること。 これは「もう〇〇はやめよう」(例「統計的有意と言うのはやめよう」)の型の提案と違ってプラス面しかない。
掛合氏のオミクロン人工説論文について: N変異の生存率が50%増えてN変異確率が0.818になると比率の差、およびカイ2乗検定での危険率は0.0632、補正を入れれば0.1496となりp<0.05とする有意水準では統計的有意差はでません。S変異を中立とする前提は誤っているのでは? jstage.jst.go.jp/article/ipsjtb… pic.twitter.com/P0h2oVfoAp
【6/15・16内閣支持率を統計的に見ると…】 ANN (朝日)…19.1% ± 2.4% (1,018人回答) FNN (産経)…31.2% ± 2.9% (1,013人回答) 母比率の差の検定でp<0.05 同じ母集団を調査した結果という仮説が棄却🙄 ちょっと今回は政治的思惑強すぎでは
#統計 欲を言えば、「2つの母比率に違いはない」というゼロ仮説のP値だけではなく、「2つの母比率のオッズ比(または比、差)は値○○である」の型の検定仮説のP値全体の様子も見た方が良いのですが、統計ソフトが対応しておらず、自分でプロットする必要がある。
#統計 2×2の分割表に関するχ²検定の実装のあるべき仕様は ①デフォルトでは連続性補正を一切適用しない。 ②オッズ比、リスク比、リスク差の信頼区間を計算してくれる。 ③オッズ比、リスク比、リスク差の値に関する検定仮説のP値を計算してくれる。 ④P値関数のグラフを作画してくれる。