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99%信頼区間に入る確率について
- AがBと同等であることを示すために、Aを5個測定し、Bの信頼区間に入れることを考えています。
- しかし、判定基準を5個中、5個とすると厳しすぎるかもしれません。
- そのため、6個中、5個が99%信頼区間に入れば、AはBと同等と結論付けたいと考えています。
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> Aを5個測定して、Bの99%信頼区間に入れば、BはAと同等であると言いたいのですが、その場合、危険率は5%となります。 99%信頼区間とありますが、母平均の信頼区間ではないですよね。 多分、Bの分布の99%を覆う区間のことを言っているのだと思いますが、それを信頼区間とは呼ばないでしょう。 さて本題ですが、もしAがBと同じ分布であるなら5個のデータがすべてBの99%区間に入る確率は0.99^5=0.95099なので、確かにほぼ有意水準5%の検定になります。 一方6個中5個以上とすると0.99^5*0.01*6+0.99^6=0.99854なので、有意水準0.146%の検定になります。 データ数が異なるので一概には言えませんが、有意水準を小さくとると検出力は悪くなるので、判定が緩すぎると言われる可能性がありますね。 でしたら、99%区間ではなくもう少し狭めて有意水準を5%となるようにしては如何でしょうか? 0.93715^5*(1-0.93715)*6+0.93715^6=0.95000 しかし、この方法ではAとBが同じ分布であるという検定にはなりませんね。 平均と分散が異なっていてもBの99%区間に入いる確率が99%である分布を考えてみてください。 もし、「A及びBは正規分布を示し、Bはμ=100、σ=1.0という前提」が確かならば、Aのデータから標本平均と標本分散を計算し、μ=100、σ=1.0かどうか検定した方が良いように思います。 このとき、個々の検定の有意水準は2.5%とします。 データ数は多い方が良いので5個よりは6個ですべきです。 あと付け加えると、同等性の検定について調べてみることをお勧めします。 簡単に説明すると、統計的仮説検定は同じであるということが基本的にはできません。 そこで、ある程度以上の違いを十分な検出力で検出できるように検定し、その結果有意でなければ、帰無仮説を支持しようというのが同等性の検定です。
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#2の修正 > このとき、個々の検定の有意水準は2.5%とします。 ↓ このとき検定の多重性を考慮し、個々の検定の有意水準を2.5%と設定することで、全体の有意水準を5%に抑えます。
- kmee
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χ二乗検定は?
お礼
どうもありがとうございました。 参考になりました。
お礼
詳細にご説明下さいまして本当にありがとうございました。 「多分、Bの分布の99%を覆う区間のことを言っているのだと思いますが、」 ⇒そのとおりです。 「それを信頼区間とは呼ばないでしょう。」 ⇒そうなのですか。統計の初心者なので、用語の定義をよく理解していませんでした。 99%区間という表現が適切なのですね。ご指摘ありがとうございます。 「0.93715^5*(1-0.93715)*6+0.93715^6=0.95000」 ⇒このように計算すればよいのだと初めて知りました。 とても参考になりました。 「Aのデータから標本平均と標本分散を計算し、μ=100、σ=1.0かどうか検定した方が良いように思います。」 ⇒この部分まで理解できました。なるほど。 同等性の検定及び捕捉して下さった内容については、私の知識不足のため、なんとなくしか分かりません。もう少し参考書を読んで勉強してみます。 計算式もお示しくださって詳細にご説明頂きましたこと、感謝申し上げます。