統計検定2級の勉強で、比率の差の検定の問題で気づいたんですが、差があるように見えても有意差なしとなることがよくありますね🫥 Kaggleやっているときに、比率差があれば何か意味があるはず、と思い込んでいたけど、とんでもない間違いを犯していたのかもしれない…😱 #データサイエンス

#統計 例えば、母比率の差に関するχ²検定の通常の帰無仮説は「2つの母比率の差はRD=0」なのですが、任意の数値Δに関する「2つの母比率の差はRD=Δ」という仮説にχ²検定を拡張して機能するかどうかを確認する必要がある。 Fisher検定に関する同様の問題のオッズ比版はずっと易しい。

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