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#統計 仮にテストする薬のうち効く薬の割合が5%しかないならば、有意水準5%、検出力80%の設定でP値≤5%(有意水準2.5%の片側検定で計算)で効くと判定された薬の中での効かない薬の割合は37%になります。 この割合の高さは患者側にとっては悪夢でしょう。 jstage.jst.go.jp/article/jjb/38… 柳川堯2018 pic.twitter.com/3IMji9WvcB x.com/genkuroki/stat…

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#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 x.com/genkuroki/stat…

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

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カイ2乗検定を行い有意差があるか検定。 p値0.016で有意に偏りがある。 特にメイちゃんと他での偏りはp値0.002とほぼ確実。 一方Joeyの人気が低いとは言えない(p値0.064) 71人とやや少ないので、割合には±10%程度の誤差がある(2枚目) 手書きとか暇かよ。 結論:メイちゃんは飛び抜けて人気、他は差なし pic.twitter.com/ojg00JFrYB x.com/_almandine/sta…

Olivine@_Almandine

あなたの推しを敢えてひとりだけ選ぶとしたら

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返信先:@cafeSAN3これが教員免許って簡単に手に入るんですよ。大学卒業者の17%、約5人に1人の割合なんですよね。 これは日本の資格の中でも絶対数で言うと上位7位にあるITパスポートに次ぐ人数です。(しかもその上は検定…。) つまり、資格を持つこと人自体は全く少数じゃないんですよ。 pic.twitter.com/Gi6gU7ZyQ1

hsk@ドリブンズ@sincosvsign

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絵柄変遷とやらについて『Googleフォトならワンチャンわかるかも…』と思ったけど筆ペン一発描き(修正きかないから絵柄がまともに判断できない)の割合が多い上に回収した検定問に侵食されてたのでこの話は終わりですめでたしめでたし pic.twitter.com/R5pHgA0g2k

桐堂弦子@juno_amethyst

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#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

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#統計 だから、効くと判定された薬に限定したときの効かない薬であることの条件付き確率は 0.025(1-p) / (0.8p + 0.025(1-p)). p=50%, 10%, 5%, 1%についてこの値を計算すると、それぞれ 3%、22%、37%、76% になります。続く

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

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#統計 しかし現実には、Wilcoconの順位和検定(=Mann-WhitneyのU検定)は非常に安易に使われており、かなりの割合で誤用されているものと思われます。この点は過去の教育の負の遺産です。相当に酷いことになっている。 代わりに非常に頑健なBrunner-Munzel検定を使うべきです。 pic.twitter.com/soU6nP073R

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

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#ビジネス数学 検定のサンプル問題に挑戦 6/5】 下の棒グラフはA社の製品別の売上高を示しています。A社の全売上高に対して上位3製品の売上高が占める割合は何%ですか。 小数第2位を四捨五入して小数第1位まで答えてください。 答えがわかったら、コメント欄へ⇩ 正解は後ほど発表します! pic.twitter.com/3BUswfA4Xx

ビジネス数学@sugaku_biz

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#ビジネス数学検定」とは? ビジネスにおいて必要とされる数学力・数学活用力であるビジネスに必要な5つの力(把握力・分析力・選択力・予測力・表現力)の技能を測定する検定です。 ビジネス数学は、算数レベルの四則計算や割合の計算を場面に応じて正しく活用できることに主眼を置いています。 pic.twitter.com/TrmsUzKDkb

ビジネス数学@sugaku_biz

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#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

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#統計 Fisher検定は検出力の観点から常に勧めることができる検定法ではないという事実は繰り返し指摘されて来たことです。 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。

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

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#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

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

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