HJKKSのメモ

前回に引き続き、高校数学でかたるp値後編。 前回はとりあえず、ごくごく簡単な例で、p値ってこういう感じというのを高校数学でわかる例でみてみました。今回はその例を応用して、p値の注意点と効果量についてがテーマです。 目次 前編の例のおさらい サンプルサイズと検出力 p値の注意点と効果量 サンプルサイズ設計 関連記事 前編の例のおさらい 後編の本題に移る前に、前編の例を再掲しておきます。 イカサマコイン例1あるコインを10回投げたところ、表が2回、裏が8回出るという結果になった。このコインは裏の出やすいイカサマコインか？ これを仮説検定する場合、帰無仮説は 帰無仮説：このコインはイカサマコインではない（＝確率0.5でそれぞれ表裏が出る） となり、今回のp値は「10回中表が2以下しか出ない、または裏が2回以下しか出ない」という状況の確率として以下のように計算されます。 p=2×(10C2+10C1+10C0)×(0.5)10=0.1093 ということで、p値が0.05を下回りませんでした。10回中2回しか表が出ない、というのは、普通のコインでもそこそこ起こることなので、このコインはイカサマコインとは言えないわけでした。 スポンサードリンク サンプルサイズと検出力 …

昔、高校生からp値ってなに？と聞かれたことがあり、その時に話したことを修士の大学院生に説明すると、意外と受けがいいことがあるので、そろそろ高校数学を忘れている自分の備忘録として（笑） 高校レベルの数学で理解できる内容にするため、実際に統計で行なっている検定とは異なる例をあげていますが、とりあえずp値ってどんなものかがわかるようにしたものですので、ご了承ください。 目次 帰無仮説と対立仮説 p値は帰無仮説下でその出来事（＋よりレアなこと）が起こる確率 高校数学で語るp値-このコインはイカサマコインか？ 関連記事 スポンサードリンク 帰無仮説と対立仮説 医学の世界では、新薬の有効性を調べる、などの研究を行う際、新薬を投与した群と偽薬を投与した群とで結果がどう異なるかを調べて評価するわけですが、両群で見られた結果の差が「偶然起こった差ではないだろう」ということを評価するために、仮説検定という立場をとります。簡単にするため、以下は新薬投与群と偽薬投与群という2群に対する評価を行う場合について書いていきます。 新薬投与群と偽薬投与群で、仮に新薬投与群の方が良い結果となる人の割合が高かったとします。その割合の違いは、新薬が本当に有効なので起こった違いなのでしょうか？それとも、同じ程度だけど単なる誤差として起こったことでしょうか？ 仮説検定では、「新薬と偽薬に差はない（＝両群の結果の差は…