多重検定問題とベイズ統計 - Qiita

多重検定問題とベイズ統計 - Qiita

はじめに データ分析において複数の統計的仮説検定を実施することは珍しくありません。 しかし、検定を...概要を表示 はじめに データ分析において複数の統計的仮説検定を実施することは珍しくありません。 しかし、検定を繰り返すことで生じる「多重検定問題」は、誤った結論を導く重大なリスクとなります。本記事では、多重検定問題の本質と、その対処法としてのベイズ統計の可能性について解説します。 統計的仮説検定の限界と本記事の立場 本記事で扱う多重検定問題とその対処法を理解する前に、統計的仮説検定そのものの限界を認識しておくことが重要です。 P値が意味するもの P値は「帰無仮説が真である場合に、観測されたデータ（またはそれ以上に極端なデータ）が得られる確率」です。これは以下を意味しません： ❌ 帰無仮説が真である確率 ❌ 対立仮説が真である確率 ❌ 効果が実在する確率 ⚠️ 重要: たとえP < 0.05であっても、それだけでは帰無仮説を「否定した」「証明した」とは言えません。P値は証拠の強さを示す指標の一つに過ぎず

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