1サンプル比率の無作為化テストの主要な結果を解釈する

1標本比率の無作為化検定を解釈するには、次の手順を実行します。主要な結果には、ヒストグラムとp値が含まれます。

ステップ1:ブートストラップ分布の形状を調べる

ヒストグラムを使用して、ブートストラップ分布の形状を調べます。ブートストラップ分布は、各再標本の平均分布です。ブートストラップ分布は正規分布のように見えるはずですが、非正規分布のように見える場合は結果を信頼することができません。
50個の再標本
1000個の再標本

分布は通常、再標本数が多いほど割り出しやすくなります。たとえば、このデータでは、50個の再標本で分布が不明確です。1000個の再標本になると、形状はほぼ正規に見えます。

このヒストグラムでは、ブートストラップ分布は正規分布のように見えます。

ステップ2:検定結果が統計的に有意かどうかを判断する

母比率と仮説比率の差が統計的に有意かどうかを判断するには、p値を有意水準と比較します。通常は、有意水準(αまたはアルファとも呼ばれる)として0.05が適切です。0.05の有意水準は、実際には差が存在しない場合に、差が存在すると結論付けてしまうリスクが5%であるということを示します。
p値 ≤ α:比率間の差は統計的に有意です(H0を棄却する)
p値が有意水準以下の場合は、帰無仮説を棄却する決定を下します。母比率と仮説比率の差は統計的に有意であると結論付けられます。信頼区間を計算して差が実質的に有意であるかどうかを判断するには、1サンプル関数のブートストラッピングを使用します。詳細は、統計的有意性と実際的有意性を参照してください。
p値 > α:比率間の差は統計的に有意ではありません(H0を棄却しない)
p値が有意水準よりも大きい場合は、帰無仮説を棄却しない決定を下します。母比率と仮説比率の差は統計的に有意であると結論付けるだけの十分な証拠はありません。

1サンプル比率のランダム化検定

ランダム化検定ヒストグラム

観測サンプル N 比率 200 0.620000
ランダム化検定 帰無仮説 H₀: p = 0.5 対立仮説 H₁: p > 0.5 リサンプル数 群平均 p値 1000 0.49942 0.002
主要な結果:p値

これらの結果によれば、対立仮説では、ゲーム機「プレイステーション」を持っている読者の比率は0.5以上です。p値が0.002で、有意水準値0.05より小さいため、帰無仮説を棄却すると判断し、ゲーム機「プレイステーション」を持っている読者の比率は0.5よりも大きいと結論付けます。

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