同じデータでも異なる質問に答えられる
- 2つの独立した群で完了時間が測定されている場合、母平均の差の大きさを問うなら区間推定を、その差がゼロかどうかを問うなら検定を行う。
- まず母パラメータと質問を定義する。式が馴染みがあるからといって、単に検定を選択してはならない。
データ形式だけでなくパラメータを分類せよ
- 二項確率の成功確率は母比率である。測定された完了時間の平均は母平均である。
- この2つのシリーズで扱う正規近似法については、独立する比率には z を、母標準偏差が未知の平均には t を用いる。これは限定された選択肢であり、すべての可能な推論手法を網羅しているわけではない。
「平均はいくつ大きいか」と問われている場合、...を構築すべきである。
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値の推定 → 区間；主張の判定 → 検定。
式を選ぶ前に研究デザインを読む
- 2つの無関係なランダム標本は、条件を確認した後に独立標本比較を支持します。同じ人々への反復測定はペアドとなります。
- ペアドな定量測定については、ペアごとに1つの差を計算し、その差に対して1サンプルtの枠組みを用います。ペアドなバイナリ応答には異なるカテゴリー手法が必要であり、独立した2比率の式ではありません。
ここで解説されている正規理論法を用いて、母標準偏差が未知の母の平均を測定して推論するには、...を使用します。
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測定された平均 → 平均 → t 手順。
各質問と設計を、本コースで扱う方法に対応させてください。
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観測の目的および関係に基づいて、パラメータを分類してください。
選択した手法を完全に実行する
- 検定の場合、母仮説と事前に選んだ代替仮説を述べる。区間推定の場合、母パラメータと信頼水準を明記する。
- デザイン、独立性、適切な形状または個数条件を確認し、不確実性を計算・報告する。 10% の確認は、抽出なしでのサンプリング適用時に用いる。
前後変化の平均の推定には、差に対する対応ありt区間を用いる。その平均変化がゼロかどうかを検定するには、対応ありt検定を使用する。
2つの独立した処置群があり、平均の差を判定する場合。適切な手順は...
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独立したグループ＋平均＋主張 → 二標本 t 検定。
結果が実際に何を裏付けているかを確認する
- p値と事前に選んだ閾値を使って検定の決定を下す。その手法の下で妥当なパラメータ値を記述するには、区間推定を用いる。
- 除外しないことは等価性を証明するものではない。狭い区間はバイアスのあるサンプルを修正するものではない。ランダム割り当てとランダムサンプリングは、異なる種類の結論を裏付ける。
ここで紹介される手続きはすべてのデザインを網羅しているわけではない。独立二群の式を適用する前に、対応付けを確認すること。
推奨される手順選択ワークフローに従って、質問を並べ替えてください。
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推奨されるワークフローは以下の通りです：目標を定義し、パラメータを分類した上で、サンプル構造を確認します。他の整合性の高いワークフローでは、より早期に設計を検討することも可能です。
提案された独立二比率の計算を再検討すべきものはどれですか？
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ペアリング、選定バイアス、および不十分な近似は手法上の問題です。異なるサンプル比率は当然期待されるものであり、それ自体で手法を無効にするものではありません。
無作為抽出単体では、測定されたグループ間の差がグループ名によって引き起こされたことを証明できない
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無作為抽出は、その設計の下での母への一般化を支援します。因果推論には、適切な無作為化実験や、他の正当化された因果デザインが必要です。
レポートに手順を明示する
- 問題、パラメータ、デザイン、選択した手順、条件、計算、文脈に基づいた結論を述べる。測定された平均値には単位を含めること。
- 計算が正しくても、誤った手順は結果の妥当性を無効にする。ここでは、手順エラーが計算エラーよりも一般的であるかどうかを示す証拠はない。
問題、パラメータ、デザインから候補となる手順を選択するが、その仮定も確認が必要である。
計算式が正しい場合でも、不適切な推論手続きは結論を無効化することがあります。
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その方法が研究設計および前提条件に適合している必要があります。計算式が正しいことだけでは、有効な推論を担保できません。