🎯 ボートレーサーの特徴解析（結論） 帰無仮説： 「場全体の分布とレーサー個人の着順分布は同一である」 🔎 何がみえたか？ ・ほとんどの点が p 値 = 1 に張り付き、ランダムな入れ替えで得られる差と比べて大きくなかった ・p 値 < 0.05 のケースはゼロ → pic.x.com/owHhjSsG1m

【Excelでの簡単計算手順】 Excelを使えば、3ステップで完了します。 1.クロス集計表を作成: 各群のデータを表形式にまとめ、行と列の合計値も算出します 。 2.期待値の表を作成: 各セルの期待値を「(行合計 × 列合計) ÷ 総合計」で計算します 。 3.p値を算出: pic.x.com/B6H1R3Eeit

返信先:@MIKITO_777med-statacademy.com/storage/movief… のように仮にワクチンの有効性をp値<0.0001で確認してたとすると1万人に1人は効かない、或いは。の指標で完璧はないと言わないといけなかったのに、そこを言わずにやればわからない人の中に変な行動する人はでる。誰の責任ですかね。

差があってたまるかと思ってたんだけど「差がある」を否定出来ないっぽい(p値が1になった)

「この変数は統計的に有意ではなかったんですけど、こういう解釈が可能で、既往研究とも整合しているんですよ。ちなみにp値は<0.1でした。惜しいですよね！」みたいな説明、紙面の無駄遣いでしかないのでは…

Midazolam💉~1か月遅れの超過🙏とMidazolam💉の非常に高相関(係数91%👆)は主に2021年初頭の最初2回の急増によるもの 2021/4~2023/5 同相関59%に⬇️ p値0.0007で依然として統計的有意 コロナ🙏誤分類(意図的か)も図11に示す様に Midazolam💉と高相関となった pic.x.com/CGj2ZHdixH

「TVでやってた5枚のカードから1枚ひかれたものを当てるというマジックを、2回連続で言い当てました。確率は1/5✕1/5で1/25、つまり4％です」 「p値が0.05未満だから統計学的にも偶然ではないとも言える確率ですが…誰も相手してくれません…」 まぁ、どうでもいいかな…。

冠攣縮性狭心症のガイドラインを読んでたらアルデヒド脱水素酵素との相関関係が書いてあってびっくり。 お酒飲んで顔が赤くなるタイプは冠攣縮のリスクが高いんですねー というか、rs671とCADとの相関のP値が1.6×10^-34とか意味不明なレベル。 pic.x.com/JIb20owqm6

セパ交流戦の勝星を目的変数、得点、失点、打率、防御率を説明変数としてそれぞれ単回帰分析、してみた。打率が寄与率が0.5を超えて最も高い、P値も低い。失点、防御率は寄与率は0.1そこそこであまり勝星に影響ない様に見える。チーム打率が1部上がるだけで１つ多く勝てたことになってる。ホンマか？

デススカイザ星5欲しい〜〜〜〜〜〜 P値1貰えるのもそうなんだけどジャケかっこいいからP枠生成した時映えるんだよね

1つ上の投稿のリンク先を聴いても分かることですが、Sander Greenlandさんを筆頭とする統計学の改革を提案している人達は、P値の利用を一切否定していません。 否定しているのは、統計的有意性の利用の方です。 無罪→P値 有罪→統計的有意性 x.com/genkuroki/stat…

p値だけで１冊の本なんてとても惹かれてしまう。 早く読みたいが、まずは試験勉強してからでないと、 あと、論文急がなければ、 #p値

得点圏1位のカープ小園がギリギリp値0.05で有意 絶対チャンスに強いと思ってた牧がp値0.33で全然有意じゃない 計算ミスってなければ

主要評価項目のサブグループ解析における交互作用のP値が0.1-0.05の間の時は「有意ではないが、影響がないとはいえない」って判断らしい全然知らんかった。 みんな、「サブグループでも効果が一貫してました。」とか「同様の傾向でした。」って使ってない？私は使ってました。本当は間違いなんだって

1e-133とかいうありえんp値出て一安心 これでぐっすり眠れる

【ボンフェローニ法の使い方】 ① 検定の回数（N）を確認する 。 （例：3群間の総当たり比較ならN=3） ② 有意水準を調整する（α' = α / N） （例：α=0.05, N=3なら、α'=0.0167） ③ 各検定のP値が、この調整後の厳しい基準（α'）を下回る場合のみ「有意」と判断します 。 pic.x.com/4fE2m0oFDj

ABテストの後の検定のやり方って、なぜ回りくどいのか？ 1.帰無仮説（否定したい仮説）を立てる 2.P値が5%以下で、否定したい仮説が起きる可能性はとても小さい 3.したがって帰無仮説は棄却されて、対立仮説が採択される 対立仮説の証明をなぜ直接したら良いじゃん。

問1 路地裏穴狩りで浚われたp値 p G q V

#統計 データの値xと仮説θ=cのP値 pvalue(x|θ=c) の計算の仕方を決めたら、パラメータθに関する100(1-α)%信頼区間は confint(x|α) = { θ=c | pvalue(x|θ=c)≥α } を求めるように実装しないと、P値と信頼区間の整合性がなくなってしまいます。 基本がわかっている人はこう考える。続く

#統計 一般に単位がビットの-log₂(確率)は確率に対応する情報量と呼ばれており、情報学における最も基本的な概念の1つです。 (P値)=4%≈2^{-4.6}をそれに対応する意外度を表す数値4.6ビットに変換する手続きは、まさに確率を情報量に変換する手続きそのものになっています。

【重要指摘①】P値は効果の大きさを反映しません。 「P値が小さいほど効果が大きい」という解釈は、科学的に誤りです 。P値は、群間差の大きさだけでなく、データのばらつきやサンプルサイズにも影響されます 。 臨床的に無意味な差でも、サンプル数を増やせばP値は小さくなってしまうのです 。 pic.x.com/wBp8F3qNGC

#統計 例えば、P値が4%≈2^{-4.6}や6%≈2^{-4.1}の場合には、それぞれ公平なコイン投げで4.6回続けて出たり、4.1回続けて表が出た程度に意外なデータの値が得られた、と解釈します。 5%の閾値で無理やり白黒付ける必要はない。

📝 人はAIだけで資格を取れるか？｜G検定2ヶ月合格チャレンジ｜Day34 p値や第1種を学んで一先ず全問正解。 しかし、学習内容・説明に含まれていないt検定が出題されていたので（解答時は勘・・）次回から漏れなく説明するよう依頼。 #AI依存学習 #G検定 #生成AI #独学 #教育 👇 詳細はこちら pic.x.com/9Cu3EHH25D

#統計 添付画像は、101回中表が60回というデータの値に関するP値とS値のグラフである。 この場合には、仮説p=0.5のP値は5.87%で5%より大きい。 有意差決戦主義者ならば、この場合は「負け」になり、1つ上の投稿のP値が4.55%の場合には「勝ち」になるwww 続く colab.research.google.com/github/genkuro… pic.x.com/uBCc5BZzu1

#統計 P値のグラフを追加 20回中表が15回というデータの値に関するP値のグラフ。横軸は表が出る確率pの仮説値c。 * 仮説p=0.5のP値は2.53% * 表が出る確率pの点推定値は0.75でそこでP値は最大値の1 * 他の仮説値についても全部P値を計算してプロット 続く colab.research.google.com/github/genkuro… pic.x.com/8reY91rmw1

返信先:@Vannyamoto交互作用P値がよくわかってなかったです。HRが1を跨ぐかはあまり関係なさそうなんですね…

現代的にはガバガバに近いとみなされる5%というp値の有意水準が農学分野で広く使われているのは、「数十年の研究生活の中で平均1回か2回くらい間違える程度であれば良いだろう」という感覚に基づいている、という話を聞いたことがある x.com/WATERMAN1996/s…

#統計 例：モデルの妥当性を仮定。臨床的に十分大きな値cについて仮説θ≤cの片側P値が1.6%≈2⁻⁶ならば、仮説θ≤cの側から見てコイン投げで6回続けて表が出るのと同じ程度に意外なデータの値が得られたことになり、臨床的に十分大きな効果があるという仮説をサポートする結果が得られたと判断できる。

#統計 P値がまるで使えない道具であるかのように語られがちな主要な原因の1つが、「効果無し」というゼロ仮説のみのP値しか考えない風潮(nullism)だと思います。 確かに、P値がそういうものだと誤解していたら、P値はあまり有用ではないと感じるのも当然。しかし真に悪いのはnullismの方です。

ここも分からん。念のために2変数の1もしくは0のデータセットを生成し、そこからクロス表を集計し、独立性検定、オッズ比の検定（ワルドテスト）、（元データセットに）ロジット回帰をしてみたが、まったく同じp値など出てこない。2変数の共分散次第だから、似たようなp値にはなるが。 pic.x.com/C6eV5TSa6U

#統計 P値や信頼区間の使い方に関する初歩的誤りを犯さないためには nullism dichotomania reification の3つの病気に自分が罹っていないかどうかのチェックが効果的だというのが、Sander Greenland先生の教えの1つです。 これ結構厳しくて、伝統や慣習に従うとほぼ確実に検査陽性になる。 x.com/genkuroki/stat…

P値の多重性は「宝くじ」にたとえるとよくわかる。 P<0.05の検定＝5%の確率で“当たり”が出る宝くじ。 1回だけなら当たる確率は5%。 でも… 3回検定すれば、1回は当たる確率＝14% 20回検定すれば、1回は当たる確率＝64% つまり、検定を繰り返すほど“まぐれ当たり”が増える。

#統計 主にゼロ仮説RR=1のP値しか考えない誤りをGreenlandさんはゼロ仮説主義(nullism)と呼んで、治療されるべき3大病の1つだとしています。(残りの2つは、二分法への執着(dichotomania)、モデルと現実の混同(reification)) ASA声明は部分的に病気で汚染されている。 x.com/genkuroki/stat…

#統計 他にもASA声明ではP値として主にゼロ仮説P値のみ(例えばリスク比RRについてはRR=1という仮説のP値のみ)を想定してしまっています。 もしも、RR=1以外のすべての仮説RR=ρのP値全体を考えれば、信頼区間よりも多くの情報が得られます。続く

#統計 ASA声明の説明の細部はあまり良くないです。 (1) P値とは何かに関する説明中のthe dataとP値の解釈に関する原理1でのthe dataの意味は異なります。 (2) P値の小ささはincompatibleな程度を表すと書くべきなのに「の小ささ」が略されている。もしくはP値はcompatibleな程度を表すと書くべき。 pic.x.com/mFNH36o4ho x.com/genkuroki/stat…

こういう風に言葉の連携が取れず、単発的に反発してしまう。残念ながら冷静さは1ミリも残っていないようだ。それともデマ野郎ニアのデマを指摘するのを憚っているのだろうか？もう一度聞いてみよう。「マルスはp値を知らないと言うのは無理がある」これは正しいね？ x.com/tabinidetain/s…

🧩【テストケース】 追い風が強いと "イン逃げ" は決まりにくくなるのか？ p値だけでなく、1着率の差の大きさとその推定の信頼性からも評価してみる ✅ Cohen's d ：強風と弱風での1コース1着率の差の大きさを示す指標 ✅ 95%信頼区間 ：その差の大きさ（効果量）がどの範囲に収まりそうかを示す pic.x.com/kxbnbBXATX

返信先:@SK_Mutsumi数字は論文に書いてあると言ってるでしょ？ちゃんと読みなさい。 P値でも偶然そうなる確率は0.01%1万分の1。偶然は有り得ない。 さ、今日から婚活やめて、ゆっくりお眠り。

#統計 P値や信頼区間の使い方についての「Greenlandさん達の沢山の論文」を直接読むのが大変だと感じる人は、 genkuroki.github.io/audio/ にまとめた音声概要の最初の６つを聴くことでかなりの程度代用できます。1倍速で聴いても1時間かかりません。