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。

今日は母比率の差の区間推定について学習 #統計検定

【のんびり統計・過去記事ご紹介】 統計検定2級CBT問題集をのんびりと解くブログです。 第56回のテーマは２標本の母比率の差の検定です。 標準正規分布を用いるｚ検定で解きます。 EXCELとPythonによるｚ検定実践方法もご紹介。 #のんびり統計 #統計検定2級 #Python note.com/e_dao/n/n14983…

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

得点圏打率が意味ないって統計学的には単に打数が少なすぎて信頼区間が広すぎるから精度が低いということで、個々に関しては有意な差が出る可能性は別に否定してないよな。例えば得点圏、非得点圏の打率で母比率の差の検定やって2年続けて有意差が出た選手がいたら何かあると疑った方がいい

【のんびり統計・過去記事ご紹介】 統計検定2級CBT問題集をのんびりと解くブログです。 第48回のテーマは母比率の差の信頼区間と検定の関係です。 Pythonで母比率の差の信頼区間を算出するサンプルコードを描きました。 #のんびり統計 #統計検定2級 #Python note.com/e_dao/n/n63a47…