多重比較と補正

Pythonで学ぶ推測の基礎

Paul Savala

Assistant Professor of Mathematics

望む結果を得るには

数人のビジネスパーソンが集まって話している。

Pythonで学ぶ推測の基礎

実例

テーブルで集まり事業戦略を練る人々。

【多重比較の問題】望む結果が出るまで比較を繰り返すこと。

Pythonで学ぶ推測の基礎

推測でのαの役割

  • p値：偶然で結果が起きる確率
    • 人が「偶然に」良くなるのは起こりにくい
  • α：有意とみなすための基準の厳しさ
  • p値 < α：関係があると結論づける

ルーレットのホイール。

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多重比較の補正

  • 初期のα = 0.05
  • 比較の数 = 50

  • Bonferroni補正後のα = $\displaystyle\frac{0.05}{50} = 0.001$

  • α = 0.001で仮説検定を行う

Pythonで学ぶ推測の基礎

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