検出力とは何か？検定の正確さを示す重要な指標【簡単解説いたします】 | シグマアイ-仕事で使える統計を-
仮説検定(以下検定)を実施することで、母集団に差が有るのかどうか評価することが出来ます。 統計の入門書にも、推定と並び必ず記載される程重要な手法です。 しかし、その検定がどれだけ信頼出来るのか、実は入門書の内容だけでは不十分だったりします。 今回は検定の確からしさを保証する、検出力について解説します。 検定の問題点分布の重なり具合検定のフローに関しては以下の記事に書いてあります。 有意差検定のやり方 【検定を分かりやすく説明します】このフローは入門書にも載っているのですが、実は抜け落ちている情報があります。 それは分布の重なり具合です。 一般的に解説されている検定の方法では、 と を区別する方法が抜け落ちています。 後述しますが、この分布の重なり具合は効果量という数字で表現されます。 サンプリングする前に、推測で設定したり、検定後に再計算したりするのです。 サンプルサイズの設定サンプルサイ
直交表って何？【分散分析と組み合わせて素早く結果を得よう！】 | シグマアイ-仕事で使える統計を-
研究開発に限らず、品質保証、製造現場、生産技術などなど様々な部署において、問題を解決したり、課題を達成する上で実験という活動は避けて通れません。 通常実験というものは、仮説があってそれを立証するために様々な条件を組んで実施されます。 故に実験の成否は、実験の組み方にあると言っても過言ではありません。 今回は実験の回数を効果的かつ最小限にする直交表の概念を紹介します。 統計学がうまく使えなかった人はコチラ⇒統計学を活かす 解析しやすい数値化のノウハウ 実験の組み合わせは膨大実験をする際、要求する性能の項目が出来るだけ最大化する数々の要因を様々な水準に振って検証します。 例えば、植物の生育具合を最大化する目的を達成するために、水、土、光という3つの要因が挙げられるとします。 更に各要因の水準を上げるとすると 水：硬水/軟水 土：粘土/腐葉土 光：光有り/光なし というように上げることが出来ます
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