11/08/25 02:06:46.99 H6DZbt6Z
こんばんはー^^
>>763
おお、申し訳ない、タイプ1・2エラーは統計学用語で簡単に言えば
タイプ１エラーとは、実際に統計学的に有意差はないのにあるとしてしまうこと。
タイプ2エラーは逆に、実際に統計学的に有意差があるのにないとしてしまうこと。です^^;
どこまで説明すればいいのか判らないのでサワリだけ説明しますが、長くなると思われw
(もう知ってたら読まないでOKwwwww次のレスにGO！w)
ある仮説が正しいかどうかのデータを取る場合、最初に帰無仮説(キムカセツ・最終的に廃棄されるべき仮説)を立てます。
例えば、薬に対する試験・実験の場合
「薬に対する反応の平均がプラセボ(偽薬のこと)に対する反応の平均と等しい。どちらも正規分布(平均値の
付近に集積するデータの分布を書いた連続的な変数に関する確立分布)に従うが、その標準偏差(チラパリ具合)は
両者で等しく、平均を問題とする」
※標準偏差とはデータの散らばり具合、極端に言えばテストでクラス全員満点を取った場合(満点が平均値)、
ばらつきが無いので、この場合は標準偏差値0(ゼロ)となります。
で、可能な全ての値の集団の中で、仮説に対する極端な範囲(所謂レアケース)を選ぶんですが、その領域の事を
危険率・有意水準などと呼びまして、だいたい0.05(5%)、0.01(1%)などを用います。
(「平均が等しい」と主張するタイプであれば、左右両側を用いる（両側検定）。｢○○のほうが平均的に大きい(小さい)
とは言えない」と主張するタイプなら、片側だけ用いる（片側検定）。となります)
で、データから算出した十分統計量(標本データ(母数)から仮説に関係した情報(標本数)を要約する検定統計量
(ある帰無仮説の下での分布が判るもの)を計算したもの)が、危険域内にあるかどうかを判定。
※統計量とは標本(データ)の関数で、未知母数を含まない全て。標本に仮定した分布の母数の推定に、全ての標本と
比較してその情報量が変わらない統計量が十分統計量。えーと、ある母数を推定するのに、全ての標本の値が揃わなくても、
その統計量の値があれば推定に支障がないとしたモノなんですが・・・「そんな説明で大丈夫か？」って脳内でｲｰﾉｯｸがwww