8回連続同じステージってスプラで前あったけど、帰無仮説使えば対立仮説の5:5確率っていうの棄却できるよな。

返信先:@AkiraOkumura→標本の実現値を必要とせずに、「nが最大の標本（母集団そのもの）で対立仮説が採用される」ことがわかってしまったことが、（標本に基づいた仮説検定の意味がないということなので）問題ともいえるということですよ

返信先:@AkiraOkumura→そして、今、対立仮説は 「①でない（男女の平均身長に差がある）」② のことであり、帰無仮説①を「標本を必要とせずに」棄却できたため対立仮説②を採用することも、「標本を必要とせずに」できてしまったことになりますよね　つまり、 →

返信先:@okawa1220chuoノウハウや研究上の流行が分かり、（研究上の）友達も作って、文献・資料の集め方も知っていて、論理的な構成をどう作るかを熟知し、（対立）仮説を想定する能力のある限り、必ず人に会う必要はないと思います。ただ、大量の留保条件がつくから、ほぼ夢物語ですね。

返信先:@AkiraOkumuraというのも効果量を想定した対立仮説を設定しなければ、原理上仮説が否定されることはない(帰無仮説を受け入れることがない)ので、どんな仮説でも(nを増やすとか色々やれば)エビデンスをだせちゃうってのがそういう科学者にとって都合がいいんですよね。

返信先:@AkiraOkumuraこれがマカリンさんのいう「帰無仮説と(二項対立でない)対立仮説を決めてその想定する差を検出」のことです

返信先:@AkiraOkumuraもし対立仮説が「男女間の平均身長の差が5.00...cmである」のように帰無仮説と同様に複合的でない仮説（点x=5.00...）であれば、nが大きいからといって「対立仮説が自動的に採用されてしまう」問題は起こらなくなります

返信先:@AkiraOkumura対立仮説はxが0.000....以外の0.2とか5.5とか-7.45とかたくさんの仮説を含んだ「複合仮説」（x≠0.00..）になっているのに帰無仮説が複合的でない仮説（点）なのがnが十分大きいと対立仮説が自動的に採用されてしまう問題の原因です

例えば「男女の平均身長に差がない」を帰無仮説にして「それらに差がある」を対立仮説にすると、その差が0.000..cmと「無限に0が並ぶ」ことが帰無仮説となってこの帰無仮説が棄却される(ことによって対立仮説が採用される)確率が1となり、理論上はハナッから対立仮説を採用できちゃうという問題ですね

つまり有限サンプルで(例えば)二集団の平均が完璧に一緒になることはまずない、もちろん系統誤差もありうる。そういう差は研究としては意味がないから、意味がある差を効果量として決めて、それを検出するために必要なサンプルサイズを決める。これは本来の対立仮説の決め方と同じ考え方。

今授業で帰無仮説対立仮説とかのとこやってて優越感にひたひた

返信先:@wife__aya対立仮説 才能は努力や体調では補えない事がある😭

一方、対立仮説とは、帰無仮説が誤っているという仮説です。

#統計 非常に疑わしい対立仮説について統計的に有意な結果が得られても、それだけでは科学的に全く信用できないわけです。 五分以上で正しそうな対立仮説については統計的に有意な結果はかなり信用できるようになります。 実際には「五分以上で正しそう」という判定は一般には非常に難しい。

#統計 例えば、P値<5%の場合に制限したときの、対立仮説の側が正しい確率は、 * p=60%ならば96% * p=10%ならば64% になります。扱う仮説対について、対立仮説が正しい確率pを半分以上にできれば有意水準5%検出力80%の仮説検定の結果はかなり信用できる。しかし、pが小さいとそうでなくなる。

#統計 帰無仮説と対立仮説の組が沢山あって、対立仮説の側が正しいものの割合はpだとします。 それらに有意水準5%検出力80%の仮説検定を適用したとします。 このときP値が5%未満になった場合に制限したとき、対立仮説の側が正しい確率はどの程度になるかは、pにも大きく依存します。

ウィルスという存在は 以下の過程を経ることでの 証明ができていません。 1.現象を観察する 2.対立仮説 2.1.独立変数 (推定原因) 2.2.従属変数 (観測された効果) 2.3.制御変数 3.無仮説 4.テスト/実験 5.観測値/データの分析 6.仮説の検証/無効化 viroliegy.com/2022/04/26/int…

ウイルス学が科学的方法に固執できないこと、 そしてそれが実際には疑似科学である ことが、述べてあります。 ＜科学的ある方法による証明プロセス＞ 1.自然現象を観察する 2. 対立仮説 3. 帰無仮説 4. テスト/実験 5. 観測/データの分析 6. 仮説の検証/無効化 viroliegy.com/2024/02/29/vir…

帰無仮説と対立仮説分からなさすぎて課題止まった、死にそう

p値と帰無仮説、統計的有意性の議論を今頃復習しているのは私です。帰無仮説が棄却されることは、即、対立仮説が支持されるということではない。p値が十分小さい値であることは帰無仮説を棄却する証拠の一つが示されただけであって、他の証拠や文脈も合わせて評価する必要があるとのこと。

(　˙-˙　)相変わらず帰無仮説と対立仮説がややこしい 帰無仮説が正しいと仮定したときに観測した事象が稀に発生する場合、すなわちp値が有意水準以下の場合、帰無仮説が棄却され、対立仮説が採択される 要約すると、パンダは可愛いということです🐼

#統計 「P値がα以下になる確率のグラフ」を色々書いてみることは、P値の概念を理解するために非常に役に立ちます。 帰無仮説下のモデルの確率分布で標本をランダムに生成している場合には第1種の過誤の確率のグラフになる。 対立仮説下のモデルの場合には検出力のグラフになる。

#統計 帰無仮説「当たりが出る確率は0.50」と単純対立仮説「当たりが出る確率は0.55」を固定して、標本サイズnを動かして有意水準αに対応する検出力のグラフ(対立仮説下のモデル内でのP値の分布の累積分布関数のグラフ)をプロットしてみました。 有意水準5%で検出力を80%にするnは800程度(右下角)。 pic.twitter.com/hDcDIHVFDf

返信先:@uchufuku命題「憲法改正は反社行為か否か」を帰無仮説・対立仮説も立てずに脊髄反射で真と即答しない程度には頭が悪いと自覚していますよ。 閑話休題 立憲さんや共産さんも反社というご認識をお持ちであると理解しましたがそれでよろしいですか？

帰無仮説として「A社とB社の売上高に差がない」と仮定し、対立仮説として「A社とB社の売上高に差がある」と仮定します。

返信先:@letoshia123有意差でてるなら対立仮説採用して効果あり になるんだよ🤥 エビデンスの基本だよ？ 偏差値低すぎてわかんないのか ファーww pic.twitter.com/VyAbwWqUix

仮にp値を帰無仮説が正しい確率とみなすなら1-(p値)は対立仮説が正しい確率とみなすことができるはずだが、95%の確率で効果があるとは誰も言わないのでなんとなくこれだけで違うことがわかるような気がする

数理統計の検定の頁を読んでて思ったことを自戒も込めて。RやPythonが拡充された結果僕らはあまりにも方法論に無頓着な統計解析をしていないだろうか。仮説検定をするときに本当に帰無仮説や対立仮説が何かを明示しているのだろうか？本末転倒な星取り合戦をしてるだけでは？ jstor.org/stable/24739069

帰無仮説&対立仮説 サンプル数が9個だった場合、そこから1を引いた数と捉える なぜ？と思わず、とりあえず1を引く 素直さが大事だと思って進めていく

標本の大きさが小さすぎるとき検出力が小さく第二種の誤りが大きくなり信頼できる解析ができない。 標本の大きさが大きすぎるとき費用がかさむ。 対立仮説 H1 が正しいとき帰無仮説 H0 を棄却する確率 (検出力) を計算することにより必要な標本の大きさ n を計算することができる。 1 / 2 pic.twitter.com/jAvstLd2q5

統計でも同じやがな 帰無仮説が棄却されれば対立仮説 なんで基本的なことを忘れてたのか謎 基本大事やね　気づけてよかった

いわゆる 帰無仮説と対立仮説の関係💸 母数平均を知りたくなってくる

他のケースでも「人が変わってしまった仮説」はだいたい対立仮説がみつかるので、これも単に今まで見えなかった声が可視化されただけなんだろうな。ネット以前は耐えられない読者がその気持ちを伝える方法が無かった、または高コストだったから。

仮説検定では、まず、帰無仮説と対立仮説を設定します。

best-biostatistics.com/stat-test/t-te… T検定について具体例を用いてわかりやすく解説 （ビジネス初級レベル） ・T検定は平均値を検定する統計的手法 ・結果を正しく解釈する為に帰無仮説と対立仮説を確認 ・等分散性と自由度の考え方についても解説

キム仮説対立仮説重要なのはわかった

返信先:@junky_DB16p値は確率であることと、元の帰無仮説対立仮説を考えれば、2群間の比較から出てくるp値を係数で割り算するのが自然に思います correctionしていない2群間のp-valueの状態では全体の確率が1を超えるというおかしなことが起こるので

帰無仮説と対立仮説の非対称的取り扱い！

ノイズとは、フォーマルには帰無仮説、シグナルとはフォーマルには対立仮説、「ノイズをシグナルと勘違いする」はフォーマルには「帰無仮説が真なのに対立仮説を採用する」です　③は「帰無仮説を採用する」です