『有意差なし』という結果になったのは、サンプルサイズが十分でなかったことが原因かも…
Автор: データサイエンスLab.
Загружено: 2023-01-15
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今回は、サンプルサイズについてわかりやすく解説します。
統計的仮説検定の判断は100％正しいことはなく、判断と事実が異なる可能性が常にあります。
誤った判断になってしまう原因の1つに、サンプルサイズが適切でない場合が考えられます。
統計的仮説検定を行う際のサンプルサイズは、多すぎても少なすぎても誤った判断をしてしまう可能性を高めてしまうため、最適サンプルサイズを検討することが重要です。
この動画では、最も単純な、母分散既知の場合の平均値の検定の片側検定を例にサンプルサイズの考え方を解説しています。
母分散未知の場合や、両側検定の場合など、今回取り上げた例題とは異なるケースであっても、サンプルサイズの考え方は同じなので、サンプルサイズ計算をマスターするには、まずは、この動画の内容をしっかり理解することが重要だと考えます。
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