Think Stats 第2版 ―プログラマのための統計入門

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9.8　第一子についてもう一度

class DiceChiTest(DiceTest):

def TestStatistic(self, data):

observed = data

n = sum(observed)

expected = np.ones(6) * n / 6

test_stat = sum((observed - expected)**2 / expected)

return test_stat

（絶対値を取らないで）度数を二乗することで、大きな偏差により重みを付加しま

す。この例では、期待度数がすべて等しかったので何の影響もありませんでしたが、

expected

で割ることで偏差を標準化します。

カイ二乗統計量を用いた

p

値は

0.04

で、差の総和を用いて得られた

0.13

よりも、

大いに小さい値です。

5

％の閾値をまじめに取るなら、この結果は統計的に有意だと

受け止めることになります。しかし、

2

つの検定を一緒に考えると、結果は境界線上

だということになるでしょう。サイコロがイカサマだという可能性を否定できません

が、問題の人物を有罪だと宣告するまでには至らないでしょう。

この例は重要な点を示しています。

p

値は検定統計量と帰無仮説のモデルの選択に

依存し、その選択が統計的に有意かどうかを決定することがあるということです。

9.8

 第一子についてもう一度

「

9.3

平均の差を検定する」で第一子とその他の子との妊娠期間を調べ、平均およ

び標準偏差の観察された差が統計的に有意ではないと結論しました ...