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p値の数とαエラー

今ひとつ理解できずにいましたが・・・
医学統計の基礎のキソ 3』の説明で何となく分かった様な。

αエラーを5%(p値<0.05)とした場合、5%未満の確率で『本当は差が「ない」のに、差が「ある」としてしまう危険』がある事になるのですけど、仮説検定が複数であれば、それだけ危険性も増えるという話をICR webで学んだのですが・・・
複数の仮説検定ってのが今ひとつイメージできなんだです。
医学統計の基礎のキソ 3』で上げられている具体例のおかげでイメージが掴めそうです。

例として上げられているのは「循環動態の比較」で14項目の比較とp値を示されています。
これだけの項目に仮説検定を行った場合ですと・・・
単純計算で、14×0.05=0.7
70%の確率で、「差がない」のに「差がある」と判断してしまう、という事になるわけです・・・よね。
それは1~2項目なのか、あるいは全ての項目なのか・・・

ともあれ、仮説検定を数多く行えば良いわけではない、という事であります。
主要な評価項目を1つに、せいぜい2つに絞りなさいって事ですね。
そうしないと、サンプルサイズも求まらないですし。



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