返信先:@Feru54604ベイズ統計でも仮説検定の考え方あるの知らなかった

次は途中まで読んでいた、こちらを再開します。 データ分析に必須の知識・考え方 統計学入門 仮説検定から統計モデリングまで重要トピックを完全網羅 amzn.asia/d/aXoDjwu

本書は基本的な統計学（仮説検定や推定等）を学んだ方が、サンプルサイズ設計の考え方や導出方法について理論的背景を含めて理解したいという方はもちろん、今は統計学については詳しくないが、研究や仕事などでサンプルサイズ計算が必要となった方が、

数ⅠAは新課程でも良いか 期待値は元々なんとなく知っているし数学Bの教科書にも載っているのでパッと勉強すれば済む 問題は仮説検定の考え方だな 新課程の教科書でも入手できれば問題ないんだけど まあ適当な基礎レベルの参考書でも買えば学べるか……

<予定> 1限目（18:30-19:20） 数学Ⅰ：データ分析（仮説検定の考え方） 数学Ａ：場合の数と確率（期待値） 2限目（19:30-20:20） 数学Ｂ：統計的な推測、数学と社会生活 3限目（20:30-21:20） 数学Ｃ：数学的な表現の工夫 4限目（21:30-22:20） 情報

【数学B｜仮説検定の考え方】統計的仮説の有意性を検定する｜統計的な推測７／７ akiyamath.com/2023/10/tokeit…

返信先:@snap_tck他1人そもそも信頼区間や信用区間は連続型なので（仮説が無限個あるので、事前分布・事後分布は無限連続型である）、有限離散型である尤度関数側のＰ値に基づく仮説検定と整合性がとれなければならないと固執してる黒木助教の考え方も必然性が無いです。

返信先:@wagashi_no_yosa根本的な問題は「有意差を出すために仮説検定を使用する」という考え方をまとも視する間違っている人達が集団で存在することだと思います。 「違いの測り方」を適切に決めてそれに合わせて仮説検定の方法(P値や信頼区間やP値関数)を利用するべき。 詳しくは以下のリンク先以降を参照。

#統計 この手の話題での根本的な問題は「有意差を出すために仮説検定を使用する」という考え方がまとも扱いされていることです。その考え方はまともでないことが常識にならなければいけない。 　違いを～という指標で測るために○○検定の方法を利用する のように「違いを測る」と考える必要がある。

先ほどの初心者セッションの発表資料をアップしました！ #TokyoR サイコロで理解する統計的仮説検定の考え方 speakerdeck.com/tatamiya/saiko…

95%信頼区間が推定値±1.96SEになってるって話、概ね正しいんだけどそれだけ教えると統計的仮説検定とか95%信頼区間の考え方理解しにくくしてる気がしていて、「色んな帰無仮説のp値計算して棄却されるかどうかを判断するのが面倒だから簡便な計算方法としてこうする」って視点大事な気がする。

#統計 その恐ろしいことの実践報告↓ jstage.jst.go.jp/article/jssep/… 批判的思考に基づく数学Ⅰ「仮説検定の考え方」の指導に関する研究 冨田 真永 2019 ↓ 添付画像 新素材でない枕であっても、素晴らしい枕として新品の枕を渡せば「以前よりよく眠れた」と回答するかもしれないことなどは完全に無視。 pic.twitter.com/1rSc46OONK