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9.11 再現
live, firs ts, others = first.MakeFrames()
data = firsts.prglngth.values, others.prglngth.values
neg_rate = FalseNegRate(data)
結果は
70
%で、平均妊娠期間の実際の相違が
0.78
週なら、この標本サイズの実験で、
全体の
70
%が陰性検定となると予期されます。
この結果は、しばしば別の言い方をされます。すなわち、実際の相違が
0.78
週な
ら、陽性検定は、全体の
30
%しかないと予期すべきだというものです。この正陽性
率(
correct positive rate
)は、検定の能力(
power
)や感度(
sensitivity
)と呼ばれ
ます。これは、与えられたサイズの効果を検出する検定の能力を反映します。
この例では、検定は、(差が
0.78
週という仮定のもとで)
30
%しか陽性の結果を導
くことができません。大雑把に言って、
80
%の能力なら受理可能と考えられるので、
この検定は、「検出力不足(
underpowered
)」と言えるでしょう。
一般に、陰仮説検定は、グループ間で差がないことを意味するものではありません。
それは、差があるとしても、あまりに小さくてこの標本サイズでは検出できないとい
うことを示しています。
9.11
再現
本章で示した仮説検定過程は、厳密に言えば、あまりよいやり方ではありません。
まず、複数の検定を行いました。仮説検定を
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回だけ行えば、偽陰性の機会が ...