仮説検定を使用して情報に基づいた意思決定を行う
方法をご覧ください:
- 調査したい2つの条件である帰無仮説と対立仮説の違いを理解する
- 帰無仮説 - 一般的には現状維持。例:これら2つのサンプルが抽出された母集団の平均には違いがない
- 対立仮説 - 帰無仮説の補仮説、例：母平均には差がある
- 「No Difference」の代わりに「Greater Than（またはLess Than）」を挿入することもできます。
- 対立仮説を受け入れることは帰無仮説を否定（または反証）することである
- テストを実行するときは、対立仮説が信頼水準内にあるという証拠を探し、帰無仮説を反駁（または反証）することができます。
- 注意: Alt を拒否しない場合、Null が真であることを意味するわけではなく、受け入れるのに十分なデータが収集されなかった可能性があります。
- 信頼水準は仮説の確実性のレベルである。
- 必要な信頼レベルは
- 多くの場合、意思決定を行うための許容信頼レベルは 95% です。
- おそらく、生死に関わる決定を下す場合、結果に99.9％の自信を持つ必要があるだろう。
- 95%の信頼度とは、統計テストを100回実行した場合、約95回は正しいということを意味します。
- アルファ値は1 - 信頼度/100
- 平均値の信頼区間を比較して解釈する
- 平均と目標値を比較する
- 分析>分布を選択し、赤い三角から平均検定を実行します。
- 四分位数、要約統計量、平均検定の解釈
- 2つの平均を比較する
- 分析>分布、そして赤い三角からt検定
- t検定を解釈する
- 2つ以上の手段を比較する
- 分析>分布、そして赤い三角から平均/分散分析
- 一元配置分散分析（ANOVA）を実行する
- 1つのANOVAの適合度、R平方、分散分析、平均の要約を解釈する
- 同等性の仮説検定 – 標本平均が異ならなくても、母集団平均が同じであると結論付けることができないため使用される。
- 対立仮説は、母集団の平均が、ある特定の範囲内で同じであるというものである。
- 帰無仮説は、母集団の平均が範囲内で同じではない可能性があるというものです。
- 母平均の差は同等区間外です
- 2 側 t 検定 (TOST) を使用する
注: 20:05 頃から質疑応答が行われます。
Jerry に質問がある場合は、コメントに@JerryFishと入力してください。
リソース
Compare Mean to Target Value平均値と目標値を比較する平均値と目標値を比較する
基本的なデータ分析とモデリング
