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仕事で信頼区間を使った時は95%だと20回に1回外れる可能性があることが気になったので、99%を採用して判定したことがあります。
何パーセントの確率で「あり」「なし」といいなさい
棄却域以外の領域が（Acceptance Region なのに）採択域と呼ばれていて、これのせいで日本語ユーザーは特別*帰無仮説を採択*しやすいんじゃないかと思っていたけど、他言語でも普通にやってるんだなあ。
まあ accept the null hypothesis も十分おかしいように見えるから、そういうことなのかな。
効果がない事を統計的に示すには、同等差検定をする事になる。
頻度主義の世界である検定というのはゼロかイチかで決定する哲学なので、p=0.49とp=0.51を似たものとはどうしても扱えないんだよな。
p高杉
@@chalox_dmp0.049と0.051ならセーフかな
あるかわからないはないとわかったとは違う、国語の問題でもあるからな……
悪魔の証明は止めるのだw
納得できない結果をlog取らずに多重検定で「有意差アリｗ！」って操作しちゃう学生いるしな
環境設定を整えるなら、使用者が同定する品質の偽造ブレスレットも必要になるけど、はたして製品と偽造品とどちらの原価が低いだろうか
一応「効果量」(コーエンのdとか)を使うとある程度2群間の違いを見られるけど、最終的に「あるなし」判定するのはやはり人間だと最近痛感している
〇屋さんとかこれ意図的にやってるんじゃないのかなぁ・・・と
実際ある事象に対して有意差がない方法であっても2つ以上組み合わせたら有意差出るかもしれないしなんとも言えないよね……そもそも検定をするってことは効果がありそうと思って(その根拠の上で)やってるわけだし有意差なしは効果はありそうだけど有意差まではなかった有意差ありは統計的にも効果ありそうくらいにとらえるのが適切
証拠の不在は不在の証拠でない
論理学でも逆、裏、対偶の違いを理解できず間違う人は多発しますね。
勉強時間ゼロだと、ゼロに何かけてもゼロなんだから、まだ頭脳ブレスレットに効果があるかないかは判明していないな！！
アホな工藤新一「無罪と仮定して調査した結果…有罪の証拠が見つからなかった。だからレイカーティスは無罪だ！」
「有意差なし」の意味は「有意差を示せるほどのデータ数を示してないだろタコ」と認識しています。あとエアスラッシュは割と外すので使うときは慎重になるラインですあとはバイアスもあるしなぁ...
不正統計者「では有意差が出るまで同じ調査を繰り返します」
@@tsubossie 殊勝な心掛けで感心しますね母集団に肉薄するような膨大なデータを集めれば普通は出てこない有意なものを見つけられますから
@@gochuui1 なお有意抽出が混ざった場合は母集団に肉薄しない模様（例：越生線しか調べずに東武の乗客の動向を語る）
@@tsubossie まぁ、セレクションバイアスは常に尾を引くから...。ただ、データ数が多い方が分析してて楽しいのは違いない
マジレスすると、予想される効果から、必要なデータの大きさを、計画するところから始めないと
仕事で信頼区間を使った時は95%だと20回に1回外れる可能性があることが気になったので、99%を採用して判定したことがあります。
何パーセントの確率で「あり」「なし」といいなさい
棄却域以外の領域が（Acceptance Region なのに）採択域と呼ばれていて、これのせいで日本語ユーザーは特別*帰無仮説を採択*しやすいんじゃないかと思っていたけど、他言語でも普通にやってるんだなあ。
まあ accept the null hypothesis も十分おかしいように見えるから、そういうことなのかな。
効果がない事を統計的に示すには、同等差検定をする事になる。
頻度主義の世界である検定というのはゼロかイチかで決定する哲学なので、p=0.49とp=0.51を似たものとはどうしても扱えないんだよな。
p高杉
@@chalox_dmp
0.049と0.051ならセーフかな
あるかわからないはないとわかったとは違う、国語の問題でもあるからな……
悪魔の証明は止めるのだw
納得できない結果をlog取らずに多重検定で「有意差アリｗ！」って操作しちゃう学生いるしな
環境設定を整えるなら、使用者が同定する品質の偽造ブレスレットも必要になるけど、はたして製品と偽造品とどちらの原価が低いだろうか
一応「効果量」(コーエンのdとか)を使うとある程度2群間の違いを見られるけど、最終的に「あるなし」判定するのはやはり人間だと最近痛感している
〇屋さんとかこれ意図的にやってるんじゃないのかなぁ・・・と
実際ある事象に対して有意差がない方法であっても2つ以上組み合わせたら有意差出るかもしれないしなんとも言えないよね……
そもそも検定をするってことは効果がありそうと思って(その根拠の上で)やってるわけだし
有意差なしは効果はありそうだけど有意差まではなかった
有意差ありは統計的にも効果ありそう
くらいにとらえるのが適切
証拠の不在は不在の証拠でない
論理学でも逆、裏、対偶の違いを理解できず間違う人は多発しますね。
勉強時間ゼロだと、ゼロに何かけてもゼロなんだから、まだ頭脳ブレスレットに効果があるかないかは判明していないな！！
アホな工藤新一「無罪と仮定して調査した結果…有罪の証拠が見つからなかった。だからレイカーティスは無罪だ！」
「有意差なし」の意味は
「有意差を示せるほどのデータ数を示してないだろタコ」
と認識しています。あとエアスラッシュは割と外すので使うときは慎重になるラインです
あとはバイアスもあるしなぁ...
不正統計者「では有意差が出るまで同じ調査を繰り返します」
@@tsubossie
殊勝な心掛けで感心しますね
母集団に肉薄するような膨大なデータを集めれば
普通は出てこない有意なものを見つけられますから
@@gochuui1
なお有意抽出が混ざった場合は母集団に肉薄しない模様
（例：越生線しか調べずに東武の乗客の動向を語る）
@@tsubossie
まぁ、セレクションバイアスは常に尾を引くから...。ただ、データ数が多い方が分析してて楽しいのは違いない
マジレスすると、予想される効果から、必要なデータの大きさを、計画するところから始めないと