効果量(effect size)のはなし - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

統計学的検定の話を始めたら自分の勉強の方が止まらなくなってしまったので（笑）、ついでにやってみようと思います。ちなみにこの記事は前回のやたらブクマを集めた記事の続きみたいなものです。 そもそもビジネスの現場ではどういう「レベル」の統計学を使うべきなのか - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ 例えば有意ではないという結果になった時にそれが「実際に帰無仮説が真」なのか「単にサンプルサイズが小さくて検出力が足りないだけ」なのか判断せよという問題。前者なら果てしなくサンプルサイズを大きくしても有意にはならないし、後者なら今度は効果量(effect size)のことを考えなければいけません。 というように前回の記事では検出力(statistical power)と効果量(effect size)について触れたんですが、タイムリーに先日の第36回TokyoRでその辺の話をしてきたので*1、そ

[wackyhope]

Rのpwrパッケージと分析項目ごとの効果量の大小の目安も。参考に。

[takumi_fire]

このエントリのおかげで必修演習の効果量うんぬんとか検定力分析に立ち向かえそう

[minamishinji]

effect sizeについて。

[mobanama]

わからねばならん気がするんだがよくわからん。落ち着いて読む暇がないのもあるが。

[kasumani]

効果量(effect size)のはなし 例えば有意ではないという結果になった時にそれが「実際に帰無仮説が真」なのか「単にサンプルサイズが小さくて検出力が足りないだけ」なのか判断せよという問題。前者なら果てしなくサンプ

[kenzy_n]

波及

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仕事用。