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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
#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
#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
#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。
#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
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