15 0 0 0 OA 2つの割合の比較
- 著者
- 朝倉 こう子 濱﨑 俊光
- 出版者
- 日本DDS学会
- 雑誌
- Drug Delivery System (ISSN:09135006)
- 巻号頁・発行日
- vol.30, no.3, pp.235-245, 2015-07-25 (Released:2015-10-25)
- 参考文献数
- 10
言及状況
外部データベース (DOI)
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Fisher test
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#統計 2×2の分割表の統計分析のコンピュータシミュレーションの実例は私のツイログを検索すれば大量に見つかります。
私を信用できない人は自分でシミュレーションを実行したり、
https://t.co/BQkIZkoIOQ
２つの割合の比較
朝倉 こう子, 濱﨑 俊光
2015
を見てください。
↓ https://t.co/rmsqFbdnaJ
#統計 (連続性補正無し)χ²検定との比較でFisher検定を無条件で勧めることが誤りであることについては、例えば、日本語で書かれたものには
連載 第3回
医学データの統計解析の基本 2つの割合の比較
朝倉こう子・濱﨑俊光
https://t.co/SA3WYQD10w
があります。 https://t.co/m8ZyygFThZ https://t.co/w2i26KsNTm
#統計 Fisher検定は検出力の観点から常に勧めることができる検定法ではないという事実は繰り返し指摘されて来たことです。
例えば、日本語で書かれたものには
連載 第3回
医学データの統計解析の基本 2つの割合の比較
朝倉こう子・濱﨑俊光
https://t.co/qz3fJWO7DE
があります。 https://t.co/bWFvGOwpXb https://t.co/KZAzsHvZjC
#統計 Fisher検定の誤差が大きいことにも気を使ったχ²検定とのフェアな比較については
連載 第3回
医学データの統計解析の基本 2つの割合の比較
朝倉こう子・濱﨑俊光
https://t.co/SA3WYQD10w
を見て下さい。 https://t.co/bWFvGOwpXb
#統計 Fisher検定のフェアな評価については
連載 第3回
医学データの統計解析の基本 2つの割合の比較
朝倉こう子・濱﨑俊光
https://t.co/qz3fJWO7DE
も参考になります。
自分で使う統計学的道具の性質は自分で調べてから使う習慣にするのが良いと私は思います。 https://t.co/RCBRHR3rjB
#統計 ちなみに、添付画像①の右上の分割表に関するχ²検定とFisher検定の使い分けの仕方も間違っています。
よりフェアな比較については
連載 第3回
医学データの統計解析の基本 2つの割合の比較
朝倉こう子・濱﨑俊光
https://t.co/qz3fJWO7DE
を参照。特に添付画像②の部分。 https://t.co/0HshNoYgAU https://t.co/4UR8OL7loO
#統計 個人的な意見では、そのリンク先の解説は参考にしない方がよいと思います。詳しくはこのツイートを含むスレッド全体を参照。
お勧めの文献は
https://t.co/qz3fJWvYpw
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医学データの統計解析の基本 2つの割合の比較
朝倉こう子・濱﨑俊光
https://t.co/DSUJCtDAYu https://t.co/QVmPojLPvN
#統計 お勧めの文献これ。
https://t.co/qz3fJWO7DE
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医学データの統計解析の基本 2つの割合の比較
朝倉こう子・濱﨑俊光
Fisher検定の利点だけではなく、欠点にも触れるフェアな解説。具体的な計算を含む点も非常によいです。 https://t.co/tuRocVN3KU
#統計 お勧めの文献はこれ
https://t.co/qz3fJWO7DE
連載 第3回
医学データの統計解析の基本 2つの割合の比較
朝倉こう子・濱﨑俊光
Cochran規準の俗説の権威に従わずにコンピュータで確認してから、どうするべきあるかを解説している。
科学的であるためにはこうでなければいけない。 https://t.co/ZVfAbynq6u
#統計 Fisher検定のP値が無駄に大きめになる傾向については
https://t.co/qz3fJWO7DE
連載 第3回
医学データの統計解析の基本 2つの割合の比較
朝倉こう子・濱﨑俊光
【常用的に Fisher の直接確率計算を使用することは避けた ほうがよさそうである】
を見て下さい。 https://t.co/7oMzEaWQ7f
#統計
https://t.co/qz3fJWvYpw
連載 第3回
医学データの統計解析の基本 2つの割合の比較
朝倉こう子・濱﨑俊光
【常用的にFisherの直接確率計算を使用することは避けたほうがよさそうである】
Cochranルールを鵜呑みにせずに自分で計算して確認すればこういう結論が自然に出るものと思われる。 https://t.co/Ltd587XlQJ
#統計 このスレッドに関係した事柄を私以外の人による解説で読みたい人には
https://t.co/qz3fJWvYpw
がお勧め(添付画像)。
引用【いずれの手法にも一長一短があり、データ解析者は、よりよい判断をくだすために、適用する手法の特徴を十分に理解し、データの様相をよく観察せねばならない】 https://t.co/Ltd587XlQJ https://t.co/5qzEPJoKW3
"以上のように、カイ2乗検定や Fisher の直接確率計算はどのような状況でも適用 できる万能な統計手法ではない。いずれの手法にも一長一短があり、データ解析者は、 よりよい判断をくだすために、適用する手法の特徴を十分に理解し、データの様相を よく観察せねばならない"
https://t.co/5EAa2IGxqG
#統計 文献紹介。今回はFisher検定とχ²検定についてフェアな評価をしている日本語による解説の紹介。
https://t.co/qz3fJWvYpw
連載 第3回
医学データの統計解析の基本 2つの割合の比較
朝倉こう子・濱﨑俊光
【常用的に Fisher の直接確率計算を使用することは避けた ほうがよさそうである】 https://t.co/n3YMrlYMyi