今日の戯言 by maa
基本的にただの独り言です。有益な情報を求めてはいけませんw
基本的にただの独り言です。有益な情報を求めてはいけませんw
独立する $A,\ B$ 2群の標本サイズ(データ数)を $n_A,\ n_B$、陽性を示すデータ数を $r_A,\ r_B$、標本比率を $P_A,\ P_B$、2群合わせた比率を $P$ とすると、
$$P_A=\frac{r_A}{n_A},\ P_B=\frac{r_B}{n_B}$$ $$P=\frac{r_A+r_B}{n_A+n_B}$$
となり、検定統計量 $Z$ は
$$Z=\frac{\left|P_A-P_B\right|}{\sqrt{P\left(1-P\right)\left(\frac{1}{n_A}+\frac{1}{n_B}\right)}}$$
で表される。$Z$ は標準正規分布に従うので、有意水準を設定して仮説検定を行う。
COUNT(データ範囲) | 2群それぞれのデータ数 $n_A, n_B$ |
COUNTIF(データ範囲, 陽性の条件) | 2群それぞれの陽性データ数 |
SQRT(数値) | 平方根 |
NORM.S.INV(1-両側有意水準/2) | 棄却限界値。$Z$ の方が大きければ棄却。有意差あり |
例えば、同じ施設の入所者を2グループに分け、それぞれに違う栄養指導をして、指導効果のあった者の比率に差があるかないかを検証できる。母比率の差の仮説検定。2グループ間に差はないという前提(帰無仮説 $H_0$)で考えたとき、その差は確率的に非常に小さい確率(有意水準よりも小さい確率)でしか起こらないと確認できれば、前提が間違っていると判断し、差はある(対立仮説 $H_1$ 。実際の2グループ間の比率の大小関係により、有意に大きい、小さい)と判断する。
改善 | 維持or悪化 | 合計 | 標本比率 | ||
$A$グループ | $r_A$ | $n_A-r_A$ | $n_A$ | $P_A$ | |
$B$グループ | $r_B$ | $n_B-r_B$ | $n_B$ | $P_B$ |