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R

R言語は、「S言語」をオープンソースとして実装なおした、統計解析向けのプログラミング言語です。 計算がとても速くグラフィックも充実しているため、数値計算に向いています。 文法的には、統計解析部分はS言語を参考にしており、データ処理部分はSchemeの影響を受けています。 世界中の専門家が開発に関わり、日々新しい手法やアルゴリズムが追加されています。

Q&A

1回答

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統計的な検定について

Ryu5

総合スコア1

R

R言語は、「S言語」をオープンソースとして実装なおした、統計解析向けのプログラミング言語です。 計算がとても速くグラフィックも充実しているため、数値計算に向いています。 文法的には、統計解析部分はS言語を参考にしており、データ処理部分はSchemeの影響を受けています。 世界中の専門家が開発に関わり、日々新しい手法やアルゴリズムが追加されています。

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投稿2021/03/21 03:24

Rで統計を勉強中です。
検定で不明な点があり、質問いたします。
以下のような問題があります。
「昨年、ある果樹園で収穫されたリンゴの12%が腐っていたとします。今年の収穫サンプルの214個のリンゴのうち30個が腐っていることがわかりました。有意水準0.05で、「今年の収穫物に含まれる腐ったリンゴの割合は12%未満にとどまる」という帰無仮説を棄却できるでしょうか?」

今まで習った方法ですと、帰無仮説はいつもイコールで表され、腐ったリンゴの割合は12%である。
対立仮説が今年の腐ったリンゴの割合は12%未満である。
として、RではLessをつかえばよいと考えていました。
prop.test(30,214,p=.12,alt="less",correct=FALSE)

この結果からP値が0.05よりちいさいかをみればよいように思います。
P値は0.05より大きいので帰無仮説は棄却できず、対立仮説である12%未満ははそうとは言えないという結論になると思います。

しかし解答をみると帰無仮説を「腐ったリンゴの割合は12%未満である」とする場合、対立仮説は「腐ったリンゴの割合は12%以上」ということになり、解答をみるとgreaterを使っていました
結論は帰無仮説が棄却されず、結果は12%以上になるとは言えない(12%未満にとどまる)という結論にはなります。

1.帰無仮説は必ずしも=でなくてもよいのでしょうか?
2.帰無仮説を12%未満とする場合、どうしてgreaterを使うのか、意味がよくわかりません。

Rというよりも統計の基本的な部分の話になると思いますが、説明いただけると助かります。
よろしくお願いします。

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回答1

0

どういう習い方をしたのか知りませんが、あなたは「帰無仮説」というものの定義を根本的に誤解されているように見受けられますし、proc.testも質問にあるような使い方をするものではないはずです。

これを説明するとなると、統計学の入門書の最初の何ページかをまるまる書き写すような話になります。
まずは、今持っているテキスト以外に統計学の教科書を買ってください。

投稿2021/03/21 07:04

KojiDoi

総合スコア13692

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