■統計わかる人って、ちゃんと使えるの？

http://anond.hatelabo.jp/20101215000319

統計できる人って数字みてどの検定を使うかすらすらでるもんなの？

例えばさー、プラズマクラスターとインフルエンザ発症のデータをみてすぐ出てくるもん？

　　　　　　　　　　　インフルエンザ発症件数　観察症例　合計観察日数

イオンありのエリア　　　　　　　9件　　　　　　　　1,154例　　219,057日

イオンなしのエリア 　　　　　　14件　　　　　　　　1,274例　　237,167日

俺はこういうのみるとカイ二乗検定でもするかなって思っちまうんだけども、元記事だとぜんぜん知らん検定を使ってた。

http://medical.nikkeibp.co.jp/leaf/all/special/pandemic/topics/201011/517460.html

コクラン・マンテル・ヘンツェル検定とか並び替え検定って社会で実際に必要になる(低い)レベルの数学？

これにカイ2乗検定つかっちゃいそうになる俺ってそのレベルの数学すらままならない人？

追記

コクラン・マンテル・ヘンツェル検定ってカイ二乗検定の一種らしい。

俺はピアソンのしか使えん。

プラズマクラスターをよいしょするつもりはないが、カイ二乗検定で有意差が出せなかったからといって叩くのはどうなんだろう。

使う検定にもよるけど、カイ二乗検定じゃ統計なんか使わなくても誰が見ても一目でわかるようなデータじゃないと有意差なんかだせないし。

有意差がなかったからといって、「有意差がなかった=帰無仮説が正しい」、ではなく「帰無仮説が間違ってるとは言えない」と言える人間がどれほどいるのだろうか？

Permalink | 記事への反応(1) | 00:03

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