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  • 第1種の過誤: 帰無仮説(\(H_{0}\))が正しいときに帰無仮説を棄却。
  • 第2種の過誤: 対立仮説(\(H_{1}\))が正しいときに帰無仮説を採択。
  • 検定力(検出力、Power): 1 - 第2種の過誤の確率 = 対立仮説(\(H_{1}\))が正しいときに帰無仮説が棄却される確率。
  • 『統計的検定では、サンプル・サイズ、有意水準、効果量、検定力の4つが検定結果の良し悪しを決定する重要な要素であるため、その基礎的概念䛾理解が検定を正しく使うためには重要である。』( http://www.mizumot.com/method/mizumoto-takeuchi.pdf )
  • 『算出される数値は、標準偏差を単位として平均値がどれだけ離れているかを表しており、たとえば,d = 1 なら、1標準偏差(SD)分だけ離れていることを意味する。』( http://www.mizumot.com/method/mizumoto-takeuchi.pdf )
library(pwr)
test <- c("p", "t", "r", "anov", "chisq", "f2")
size <- c("small", "medium", "large")
cohens_d <-as.data.frame(sapply(test,function(t)sapply(size,function(s)cohen.ES(test = t,size = s)$effect.size)))
cohens_d <- data.frame(`Effect size` = row.names(cohens_d),cohens_d,row.names = NULL,check.names = F,stringsAsFactors = F)
Effect size p t r anov chisq f2
small 0.2 0.2 0.1 0.1 0.1 0.02
medium 0.5 0.5 0.3 0.25 0.3 0.15
large 0.8 0.8 0.5 0.4 0.5 0.35