検定統計量とp値

Pythonで学ぶ統計思考（パート2）

Justin Bois

Lecturer at the California Institute of Technology

OHとPAは異なるか？

ch3-2.002.png

1 Data retrieved from Data.gov (https://www.data.gov/)
Pythonで学ぶ統計思考（パート2）

仮説検定

  • 仮説が真と仮定したとき、観測データの妥当性を評価
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検定統計量

  • 観測データと、帰無仮説下でのシミュレーションデータから計算する単一の数値
  • 両者を比較する指標となる
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置換レプリケート

np.mean(perm_sample_PA) - np.mean(perm_sample_OH)

1.122220149253728

np.mean(dem_share_PA) - np.mean(dem_share_OH) # orig. data

1.1582360922659518
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帰無仮説下の平均票差

ch3-2.014.png

1 Data retrieved from Data.gov (https://www.data.gov/)
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帰無仮説下の平均票差

ch3-2.016.png

1 Data retrieved from Data.gov (https://www.data.gov/)
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p値

  • 帰無仮説が真と仮定したとき、観測値以上に極端な検定統計量が得られる確率
  • 帰無仮説が真である確率ではない
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統計的有意性

  • p値が小さいほど有意と判断
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帰無仮説有意性検定（NHST）

  • 本章で扱う手法の別名
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統計的有意性 ≠ 実務上の有意性

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練習しましょう！

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