#統計 以下のリンク先での 有意水準α=5% (両側検定、実効的にはこの半分)、検出力80%、テストする帰無仮説達の中での正しくないものの割合p の場合での 棄却された帰無仮説の中での正しい帰無仮説の割合 の計算をα=5%, 2%, 1%, 0.5%に拡張。 pic.twitter.com/yZoGcIeE2t

#統計 テストする薬達の中での効く薬の割合pが50%ならば、有意水準5%(両側)の「危険率」の仮説検定で「効く」と判定された薬達の中での実際には効かない薬の割合は3%と小さめの値になる。 しかし、p=10%、5%、1%ならば同割合は22%、37%、76%と大きくなり、酷いことになります。

#統計 「P値<5%」という条件で「薬は効く」と判断することは、仮説検定に関わる諸々がすべて理想的になっていたとしても、テストする薬達の中で効く薬の割合が半分以上でなければ危ない、と考える必要があります。 仮説検定は理想的に使ってもそういう制限が入ります。続く

#統計 例えば、仮にすでに相当に吟味した薬達だけをテストするならば、テストする薬達の半分は効き目があるとしてよいでしょう。 その場合に、有意水準5%、検出力80%の両側検定のいつもの設定で、「効く」と判定された薬達の中での実際には効かない薬の割合は3%程度に抑えられます。 しかし～続く

#統計 テストする薬達の中で効く薬の割合pが半分程度以上なら仮説検定によって再現性の危機は生じない。 しかし、pが10%や5%以下になると、一切の不正がなくても、仮説検定を単純に使うと自動的に再現性の危機が発生し、効くと判定された薬の中に効かない薬が数十%の割合で含まれるようになる。

#統計 薬の承認制度が、事前登録された研究計画の仮説検定の結果しか認めないだけではなく、多段階勝ち抜き戦になっている必要がある理由は、1段階で終わらせると、HARKingやp-hackingの類を十分に防いでも、効かない薬が承認される割合が高くなってしまうからです。(小5レベルの割合計算で分かる。)

#統計 条件付き確率(ベイズの定理)の説明のために、 病気かどうかを調べる検査では、検査する人たちの中に実際に病気の人が十分高い割合で含まれていないと、偽陽性率が高くなってしまうこと をよく例に使います。P値<αという条件を使う仮説検定についても同じことを言えます。

統計検定なら2級レベル。 t検定なら。 でも、そこを実際の鉛筆会社で考慮するなら、統計検定の話では済まない。 一つの不良品の割合でしかないので。 そこで設備投資数億円は妥当かどうか、の問い。

#統計 (連続性補正無し)χ²検定との比較でFisher検定を無条件で勧めることが誤りであることについては、例えば、日本語で書かれたものには 連載 第3回 医学データの統計解析の基本 2つの割合の比較 朝倉こう子・濱﨑俊光 jstage.jst.go.jp/article/dds/30… があります。 pic.twitter.com/w2i26KsNTm

#統計 Fisher検定のP値が無駄に大きめになる傾向については jstage.jst.go.jp/article/dds/30… 連載 第3回 医学データの統計解析の基本 2つの割合の比較 朝倉こう子・濱﨑俊光 【常用的に Fisher の直接確率計算を使用することは避けた ほうがよさそうである】 を見て下さい。 pic.twitter.com/7oMzEaWQ7f