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メニューを開く![](https://rts-pctr.c.yimg.jp/BgIFgYJGVIVv8u0nVJvw8B2FauAYMF4jOP5zFJAV4i5e72TLbER0xQeK1l8ZZ0OLn0UxBlIcTobC5e9GbBBbub6EGTIEf3Z6xRzzst0459PJt8MifX3p9CO7TyTjsbgbe8GXvPuHP4SHru6CpDkouljG0jYc5HgU4Uq9q8HTTlugqSmhc6Qhd4cMmgtASqeRlYV67OUSGjHwyiAqROqAgjS8tiEM-tE5lgKf_kOTE6Y=)
#統計 2つの母平均が等しい場合と比較すれば納得できると思います。 Studentのt検定は母分散が大きい側の標本サイズが大きいと、P値<αとなる確率は小さめになり(添付画像①)、母分散が小さい側の標本サイズが大きいと、P値<αとなる確率は大きめになります(添付画像②)。 github.com/genkuroki/publ… pic.twitter.com/BWpTTAe9sA x.com/tsakai_psych/s…
面白いのが、一枚目1行1列のn1:n2 = 1:0.25(64:16)条件 サンプルサイズが小さい群のSDが小さいとき(左図)はWelchのp値が小さくなりがちなのに、 反対にSDが大きいとき(右図)はStudentの方がp値が小さくなりがち(それでもp < .05は8割いってない) pic.twitter.com/i9Gd1YWu4z
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返信先:@toshizumi1225abuse of notatonというか 帰無仮説:母分散の比のエフ=1 なのに対し 検定に使うエフ=標本から母分散2つを不偏推定したものたちの比 ですから、同じ"F"で表すと混乱が生じえますね 検定に使うエフをF、帰無仮説のエフをℱとして、 帰無仮説はℱ=1("F=1⇔不偏分散が等しい"ではない) とか...
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#統計 それ以前の問題として、このスライドの「母分散は等しいと仮定できる」場合の内容は 母分散が等しいかどうかの判断が実践的に重要になる場面 と結び付いていないように見えます。 このスライドをわざわざ労力をかけて作った動機が不明。 pic.twitter.com/AKG3Yz7WDc x.com/toshizumi1225/…