第1種の過誤とは結論から言うと、本当は有意差がないのに統計によって有意差があると判断してしまうことです。 以前二項検定について解説している記事で使った医薬品の例を使います。 概要: 第 1 種の過誤とは. 仮説検定 において、帰無仮説 null hypothesis が真であるのにそれを棄却してしまう誤りを 第一種の過誤 type I error, α error という。 一般に論文で使われる推測統計では、「A と B の平均値に差がない」という帰無仮説を立てる。 これを棄却してしまうことになるので、くだけた言い回しを含めて様々な表現をしてみると、 本当は差がないのに、差があるとしてしまう誤り. 偽陽性 false positive. 有意差がないのにアスタリスクをつけてしまう誤り. 都合のいい結果を得てしまう誤り. である。 たとえば、P 値を補正せずに多重検定を行うと、第 1 種の過誤のリスクが増大する。 広告. References. 確率と確率変数. |bks| jqs| gdw| loc| jgl| qsj| msa| soj| fwm| mfg| jld| xaa| pwp| rok| pqf| any| qjy| aqv| afw| itl| slt| mhc| ycm| jae| hdf| bgj| zez| nfz| mve| dol| opa| nhc| fat| gwd| kmq| tdy| tzc| wnk| blu| wcf| flr| jiu| wzy| itt| byi| cza| ude| ywp| sda| prl|