非劣性検定（等価検定）をRで試してみる - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
この記事は、以前『統計学のセンス』を読んだ時から気になっていたことを思い出したので、単にRで試してみたという備忘録です。 非劣性検定（等価検定）の話題は、本書の最後にある8.3節「非劣性の検証とは？」であくまでも付録扱いとして登場します。ここでは、 統計学的検定は通常「有意差検定」といわれるが、 1) 標本数を大きくすることによって「医学的に有意でない差」を「統計学的に有意」とすることができる 2) 標本数を小さくすることによって「医学的に有意な差」を「統計学的に有意でない」とすることができる という欠点があることは意外と知られていない。（同書p.143） という有意差検定の問題点を指摘した上で、1980年代後半ごろから新薬審査に当たって「標準薬と同等程度の有効性」が検証できれば認可されるという流れが出てきたことで、積極的に同等性を検証するというニーズが出てきたという話題が紹介されています
Bonferroni法、Holm法、False Discovery Rate | 大阪大学腎臓内科
Clinical Journal Club 1. 多重比較 Familywise Error Rate さいころを1回振って、●が出る確率は1/6 = 0.167です。 さいころを2回振って、●が1回も出ない確率は、(5/6)2 = 0.694です。したがって、さいころを2回振って、1回でも●が出る確率は、1-(5/6)2 = 0.306です。 当然ながら、さいころを振れば振るほど、1回でも●が出る確率が上がっていきます。さいころを20回振って、一度も●が出ない確率は、わずか0.026です。 さいころを振る回数と1回でも●が出る可能性 さいころを繰り返し振るという事と、有意水準α = 0.05の検定を繰り返すという事は、確率論的には全く同じ事です。検定を繰り返せば繰り返すほど、偶然棄却される帰無仮説が増えます。複数回繰り返された検定全体において帰無仮説が棄却される可能性を、familywi
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
TAKENAKA's Web Page: 有意性検定の無意味さ
