比率の差の検定も、サンプル数が増えるとP値が限りなく０に近くなる性質があります。 目的に合った検定手法として作ったのが、「比率分布の差の効果量の検定」です。 標準偏差や検定統計量をどのように置けば良いのかは、他の手法とのアナロジーで導き出してみました。 data-science.tokyo/ed/edj1-1-3-4-… pic.x.com/jctw36r13e

株価イベントスタディをのStataコードを修正。サブサンプルの差の検定も加えてみた。次はlogitモデルの修正か。

効果量のP値の信頼区間について、EXCELの計算式を追記しました。 ①平均値の差の検定の信頼区間を、プールした標準偏差で割ったものが、効果量の信頼区間 ②効果量のP値の信頼区間は、効果量の信頼区間の上側と下側に対して求めたP値（普通のP値は区間の平均値） data-science.tokyo/ed/edj1-1-3-4-… pic.x.com/tt3fuy3s5n

しかし平均値の差の検定をしてみると否認率は22年よりも23年で平均値としての否認率は上がっているが、統計的有意差はないようです。 pic.x.com/o54cgjk1by

「文系のための統計学入門」の第２版が予約販売中です。今回は、第６章の「信頼区間」や第９章の「２つの母平均の差の検定」についてグラフを追加しました。最終章の機械学習の説明も最新情報を追加しました。アマゾンで予約できます。amazon.co.jp/dp/4535541027/…

ナンジャモ2テクノレーダー2→ナンジャモ1テクノレーダー3の2群の母比率の差の検定(それぞれn=20)。ベンチにカイナ用意できる確率は他の確率とは独立に平均して10%くらい上がるっぽいかなー程度。 pic.x.com/7uksr0inmq

「平均値の差の検定を使って検証する」と当たり前のように思われているものの、実は、間違った使い方になっていることがあります。 間違いの防止には、「何ができないのか」を知っていることが一番ではないかと思い、まとめてみました。 data-science.tokyo/ed/edj1-1-3-1-… pic.x.com/m8l9degtil

現実から目逸らして逃避して空想の世界の話を現実に持ち込んで"そーゆーことにする"愚行を"裸の王様"ゆうんじゃ 性差てゆう平均値の差の検定やったら確実に有意差出るもんを個人差やて言い張るバカ結論貫いたかて透明な服着たつもりの王様が満足するだけで性差の事実は1ミリも変わらん ほんまあほくさ x.com/francis_cub/st…

返信先:@japapedi比率の差の検定したら良いよ！

【t検定とWilcoxonの符号順位検定】 有意差検定はいくつかあってその違いを覚えるのは意外と大変だよね🤔 今回は、t検定とWilcoxonの符号順位検定の違いをまとめたよ！ ☑️データがパラメトリックか否か ☑️平均値の差の検定か中央値の差の検定か が大きな違いだね📷👍 pic.twitter.com/m0bx6E5FQg

「平均値の差の検定で、手段と目的が合っていないことが多い」という話をする時に、 「平均値の数値的な差」 という言い方をして説明するのですが、とてもわかりにくいようです。 まだ整理中な感じもあるのですが、とりあえず、思い当たったことを、まとめました。 data-science.tokyo/qaj/q1-020-j.h… pic.twitter.com/bX7QCou5PU

#統計 しかも、シミュレーションの設定での2つの仮想的母集団分布はどちらも期待値=分散=0.05のPoisson分布！(添付画像) こんな分布の比較のための代表値として母平均を選ぶことは普通の場合には適切ではない。最初から母平均の差の検定以外の選択肢を考えるべき。 pic.twitter.com/NTmBbOFnqK

毎号付属する手順を順番に並べていけば正しい仮説検定が実行できる「月刊仮説検定」まずは2群の平均の差の検定編から x.com/bebebebayes/st…