返信先:@agYbFNUEEgL3MAXそっちもか… こっちは、プレゼン資料に統計の分析結果載せなきゃいけないんだけど、回帰分析、クロス集計、独立性の検定、母平均の差の検定、母比率の差の検定とかを使えって言われてるんだけど何にもわからないのよ…

283/300と288/300で母比率の差の検定を行うとZ=0.9517……となり標準正規分布表を読むと大体0.17くらい 片側で見て0.17なのでこれらに差があること、もしくは288/300の事象のほうが真の確率が高いことは明らかではないということです

統計検定2級の勉強で、比率の差の検定の問題で気づいたんですが、差があるように見えても有意差なしとなることがよくありますね🫥 Kaggleやっているときに、比率差があれば何か意味があるはず、と思い込んでいたけど、とんでもない間違いを犯していたのかもしれない…😱 #データサイエンス

#統計 例えば、母比率の差に関するχ²検定の通常の帰無仮説は「2つの母比率の差はRD=0」なのですが、任意の数値Δに関する「2つの母比率の差はRD=Δ」という仮説にχ²検定を拡張して機能するかどうかを確認する必要がある。 Fisher検定に関する同様の問題のオッズ比版はずっと易しい。

掛合氏のオミクロン人工説論文について： N変異の生存率が50%増えてN変異確率が0.818になると比率の差、およびカイ2乗検定での危険率は0.0632、補正を入れれば0.1496となりp<0.05とする有意水準では統計的有意差はでません。S変異を中立とする前提は誤っているのでは？ jstage.jst.go.jp/article/ipsjtb… pic.twitter.com/P0h2oVfoAp

【6/15・16内閣支持率を統計的に見ると…】 ANN (朝日)…19.1% ± 2.4% (1,018人回答) FNN (産経)…31.2% ± 2.9% (1,013人回答) 母比率の差の検定でp<0.05 同じ母集団を調査した結果という仮説が棄却🙄 ちょっと今回は政治的思惑強すぎでは