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つらつらとここまで。 まだ今の所は大きく躓くとこはないけど、とにかく平方和の計算が面倒臭い……(それは言っちゃダメだ) ちょっと復習が不充分かなと思うとこあるけど(検出力計算とか)、それは次の問題集で。 #QC検定 #QC1級 pic.twitter.com/cUEh0ppH77

ふえのん@天龍田は正義@Risky_t_fueno

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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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夜の大学院終わりました。今日は鬼の統計学。検出力計算について。そもそもソフトが英語で難易度ベリーハードに…先生に必ず追いつきます!と言いながら授業受けてました😵‍💫勉強するしかない…努力… pic.twitter.com/rgGbbsai6g

松丸奨@men's管理栄養士@matsumarurecipe

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設定した対立仮説(真値ではない)の検出力は80%から90%くらいになるようサンプルサイズ計算されてあるが、実際には50%未満になってしまう試験が多い。平均値は50%未満だったと思うが、概ね約50%としても仮説検定は「2回に1回」「2件に1件」「約50%」が誤判定となってる。 x.com/yachu93/status… pic.twitter.com/aMYqI9ncGk

奥村泰之@yachu93

返信先:@Shuntarooo3ちょっと古いですが以前,そんな感じで発表したことがあります「検定力分析と標準化効果量を超えて: 正確度分析と非標準化効果量」 researchmap.jp/multidatabases…

Illusion of Evidence (IoE)@ueafam

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