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

某雑誌の統計学入門、基本的にはいいんだけれど比率の差の回はちょっとなぁ 普通に式間違ってるし、統計量zに絶対値をとったものを統計量として有意差を判断したうえで、このままではどちらが大きいか分からないから区間推定しますって 「いや、おんどれが絶対値とったからやろ」

日本の統計データから一般労働者とパートタイム労働者の時給をグラフ化してみました。 一般労働者(青)は横ばいが続いていて、パートタイム労働者(赤)は緩やかに上昇しています。 時給比率は上昇傾向ではありますが、依然として両者の差は大きく、最近でも50%未満の状況です。 pic.twitter.com/voQCKa1Suh

人により重さは違うのでコンセンサスは取れないでしょうね。 感触的に男女問わず7割程度は素養として管理職に向きません。能力として任せられない人もいます。その中でも改善できる人と出来ない人もいます。 統計的に比率差はでると思いますが。 下駄は履かせず能力で判定すべきでしょうね。 x.com/faked_equality…

#統計 「母比率の差はゼロ」というゼロ仮説のP値は、少なくとも3通りの方法で「母比率の違いはaである」の形の仮説のP値に拡張されます。 そのように拡張すると、P値≥αとなるRD, RR, ORの値の範囲として、RD, RR, ORの信頼区間も得られます。 それらのP値関数が2×2の分割表の統計学の基礎になる。

【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

改めてハッとするところがいくつかあったなあ… ☑︎働きたい女性ってちょっと変わった人っぽく見られるけど統計的にそうじゃない ☑︎正規雇用の差がすごすぎた。比率も出してみたいかも ☑︎そういえばお祭りって女性にとって楽しくなかったりするよね…

返信先:@TrinityNYC黒人女性医師が著者なので、一人称で体験したracismは黒人vs白人が多いでしょうし、各種統計で差が大きいのも黒人vs白人なのは分かります。 でも、「医学部に黒人が少なすぎる、地域住民と似た比率を目指すべき」と言いつつアジア系のoverrepresentationに一切触れないのは重要な論点を欠いてるし→

🔍 介入群間のベースライン差はランダム化プロセスの問題を示唆していたか？ ✅ 「Yes」と答える場合： 1. 無作為化プロセスに問題がある不均衡がある場合 2. 意図された配分比率と比較して、介入群のサイズに実質的な差がある場合 3. ベースライン特性の統計的に有意な差が偶然よりも過剰な場合

統計的に人口比率的に日本人と日本在住の犯罪率はほぼ同一であり、統計年度によって多少差はあれど外国人の犯罪発生率が有意に高い事はありません。

投野先生：基本的な意味は同じだが敢えて違いを言うなら テルマ：Why?→「なんで？」直接的・ストレート How come?→「え～なんで～？」ふわっとした・やわらかい 投野先生：話し言葉と書き言葉の比率に差がある データから統計をとってみると 話し言葉：書き言葉は Why…? 2.5:1 How come…? 6:1

#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。