『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…
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- เผยแพร่เมื่อ 6 ก.พ. 2025
- 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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🎉チャンネル登録者数6000人おめでとうございます‼ あっという間にでしたね~。引き続き難しい統計学をわかりやすく解説して頂けることを期待してます😉
いつもありがとうございます(^-^)
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α=0.05や1-beta=0.9に慣習上する理由がいまだにわからんのですよね…
Data Science Lab. 様 今回も素晴らしい統計学の解説・ご講義、有り難うございました。品質管理に所属する者としまして、サンプルサイズは悩ましいものです。大変有意義な動画配信でした。繰り返しになりますが、有り難うございました。今後共宜しくお願いいたします。
コメントありがとうございます(^-^)
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