T 検定は標本データから t 値とよばれる統計量を計算しt 値を利用して 2 つのグループ間の母平均に差があるかどうかを検定する方法であ. ただし検定の結果得られるのは差があるか否かに関する情報だけでありその差を生んだ要因についての情報は何も得られない差を生んだ要因については別の手段で検証する必要がある 帰無仮説が棄却されない場合有意水準危険率 で.
検定結果の解釈
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を80つまりβエラーを02として3回の検定を行うとすると対立仮説h 1 が正しい時に3回の検定が全て有意ではないという結果になる確率は次.
その後の検定で有意差がない場合. 156は080以下の検定力の場合には第2種の誤りを犯す可能 性が高くなるとしているこのように第2種の誤りは検定力の計算に直接関わってく る問題である 表1 統計的有意差検定における 2 種類の誤りと検定力 差がないと判断. 例えば 若年群vs高齢群など同一人物ではない者同士を比べる場合 対応の無い データ 介入前vs介入後など同一人物で経過を追って比べる場合 対応の有る データ 対応の有無によって検定方法が違うだけでなく p値有意差の求め方 も違ってきます. GPower 317 を利用した実習事後検定 事後検定の場合その時点で1サンプルサイズ2有意水準3効果量の3 要素がわかっているのでこ れらからそのデータの検定力が水準に達しているかどうかの分析を行う.
Ttest_indResultstatistic-2873554179171748 pvalue0007698227008043952 これよりp値が00076 ということが分かりますこれは仮に帰無仮説が真であるとすると今回の標本分布と同じかより極端な標本分布が偶然得られる確率は00076であるという意味になります. その場合 は具体的な. しかし逆にサンプルサイズが小さいため検定結果が 非有意になるという場合もある 検定力が低いことが原因 つまり統計的に非有意な結果は必ずしも実質的 に意味がない差ということを指すわけではない 18.
3多重検定 帰無仮説がひとつしか設定されていない場合 2標本t検定で問題ないのですが比較対象が3群以上存在し. 二つ目のパターンは 有意水準が大きい時 この時も有意差ありって言えませんか 例えばp値が02だった時 有意水準を03に設定していれば有意差p値の関係が保てます そう有意差ありと判断できますね. F検定で分散の有意差の有無を確認した後にt検定かwelchのt検定を実施する と言われますがこの考え方は昨今の統計学界隈では間違っているとされています これも検定の多重性問題のせいです 2つの有意差検定を実施しているのですから 1-095.
図3の例では 26681 1575122222 1693900297 が5境界値よりも小さいので有意差がない.
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