平均の差→ｔ検定 割合の差→カイ二乗 母分散の比→var.test 母比率の差→prop.test 1標本の母比率→binom.test

#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。

返信先:@Inatsukaたぶんそうですわ！！！！！！ 比率の差の検定とかやってみたらゆういさはないと思いますわ！！！！！！！！！！！！

返信先:@genlisea_8931#統計 注意: 上で紹介したG検定とPearsonのχ²検定は「違いがない」の形のゼロ仮説のみのP値を与える方法なので、そのまま使用するとnullismの罠に引っかかる危険性があります。 母比率のオッズ比、母比率の比、母比率の差を任意の値に設定する仮説の検定法に拡張しておくべきです。

比率の差の検定で a群 8/9 b群 100/4000 のようにnに大きな差があるとき、統計的に信頼性がないことを示せないものだろうか。 「差がある」という判定になるのは分かるけど、n＝9って時点で直感的に胡散臭い気がしてしまう。

23年、24年のここまでのデータで非得点圏、得点圏の打率で母比率の差の検定をして「仮に得点圏、非得点圏の安打/打数が同じ場合にこの差が生じる確率」を計算してみたら 1位 マルティネス（日ハム）　0.1% 2位 近本（阪神） 1.1% 3位 辰巳（楽天） 2.0% この辺りは本当に得点圏に強い可能性はある

平成24年の古いデータですが、性犯罪の裁判員裁判の女性裁判員比率がありました！ ①裁判員裁判全体では女性裁判員が43.0% ②性犯罪だけでみると女性裁判員は40.3% ①②を有意差検定にかけると、ほぼ偶然の差ではなく有意差があるだろうという結果になりました。ご参考まで… pic.twitter.com/sNEKVHOjCq