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9.6 割合を検定する
データを読み込んで、検定を実行するコードは次のようになります。
live, firsts, others = first.MakeFrames()
live = live.dropna(subset=['agepreg', 'totalwgt_lb'])
data = live.agepreg.values, live.totalwgt_lb.values
ht = CorrelationPermute(data)
pvalue = ht.PValue()
dropna
に引数
subset
を用いて、必要な変数を欠いた行を除外しています。
実際の相関は
0.07
です。計算した
p
値は
0
です。
1,000
回実行後、シミュレーショ
ンした相関の最大値は
0.04
です。したがって、観察した相関は小さくても、統計的
に有意です。
この例は、「統計的に有意」が、効果が重要であるとか、実際に重大であるという
ことを常に意味するわけではないことを思い出させます。それは、偶然に生じること
がありえないということを意味するだけなのです。
9.6
割合を検定する
カジノを経営していて、客の一人がイカサマサイコロを使っているのではないかと
疑ったと仮定しましょう。すなわち、ある面が他の面より出やすくなるよう細工した
サイコロです。うわさの人物を捕らえてサイコロを差し押さえましたが、サイコロが
イカサマであることを証明しなければなりません。サイコロを
60
回振って、次のよ
うな結果が得られました。
値
1 2 3 4