エントリーの編集
![loading...](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/common/loading@2x.gif)
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
![アプリのスクリーンショット](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/entry/app-screenshot.png)
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
p値と有意水準 | ブログ | 統計WEB
※コラム「統計備忘録」の記事一覧はこちら※ 検定を行うと「*(アスタリスク)」の有無だけをチェックし... ※コラム「統計備忘録」の記事一覧はこちら※ 検定を行うと「*(アスタリスク)」の有無だけをチェックして、p値を調べない人がいるようだ。 エクセル統計を含めて多くの統計ソフトでは、検定結果に、検定統計量のtやFなどの値と、統計量から導かれたp値を出力する。さらに、p値が0.05未満(p<0.05,5%未満)になるとアスタリスクを1つ出力する。0.01未満になれば2つ出力する。 p値は「帰無仮説が正しいという前提において、それ以上、偏った検定統計量が得られる確率」を示している。 帰無仮説が「母集団Aと母集団Bの平均は等しい」とすると、p値は「2つの母集団AとBから、サンプリング可能なすべての組み合わせの総数を1として、その中で、今回の平均値の差以上に、平均値の差が生じるサンプルの組み合わせが占める比率」ということになる。 帰無仮説が正しいのに棄却してしまう誤りを「第1種の過誤(Type I e