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第一種の過誤では制御可能で第二種の過誤は制御できないと本に書いてあったのですが、さっぱりわかりません。どういう意味なのかわかりやすく教えてください。

A 回答 (4件)

そこだけ読むとその主張は非常に雑だと思います。


大事な所ですから、安易な解説で済ませようとせずに、まともな統計学の本で調べるといいでしょう。
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この回答へのお礼

すみません。
全く統計とは関係のない学部で独学で統計を始めたものですから、自分の疑問をどう表現していいか分からず、このような質問になってしまいました。
もっといろんな本を読んでみます。

お礼日時:2011/02/23 13:39

 検定してから、有意差無、との結論が出た時に、データは動かしようが無い(制御できない)のでそれはどうしようもない(有意差あり、にするのは無理)、という意味かと。



 ただ、検定の目的は「有意差有り」の結論を得ることです。有意差を見つけられない場合はは、データ数を増やすことによって、「有意差有り」にできます。あるいは、検定法を変えて、「有意差有り」の結論を得られることも少なくありません。
 このように第一種も第二種も変えられるので、私は、過誤を防ぐことはできる=制御できる、と考えますが。
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この回答へのお礼

"制御できない"の意味が分からなかったのですが"動かしようがない"と解釈するとわかりやすいですね。
ありがとうございました。

お礼日時:2011/02/23 13:34

「有意水準の設定により第一種の過誤の確率を制御できるが、設定した有意水準の下での第二種の過誤の確率は決まってしまう」程度の意味ではないかと思います。


正確には、検定方法を選ぶことで可能な第二種の過誤の確率が有意水準に制約されるということですが。

いずれにせよその著者の正確な意図はこちらには分からないので、その本の前後をよく読むなり、検定のサイズや検出力といった概念を調べるといいと思います。
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この回答へのお礼

わかりやすい説明ありがとうございます。
本に書かれている日本語がとてもややこしく混乱して訳が分からなくなっていました。
概念からもう一度しっかり勉強します。

お礼日時:2011/02/23 13:31

仮説 P に対する第一種の過誤と、対立仮説 ¬P を仮説に


とり直した場合の第二種の過誤は、同一のモノです。
P の第二種過誤と、¬P の第一種過誤についても、同様です。
従って、
第一種だから制御可能だとか、第二種だから制御不能だとか
いう主張には、全く意味がありません。

それが意味を持つのだとしたら、
質問中には書いてないけれども、P と ¬P の間に何らかの
非対称性が仮定されていなければならない。
恐らく、P が成立することは比較的稀であるとか、
そんなことじゃないですかね。
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この回答へのお礼

詳しく書いていただいてありがとうございます。
この回答を参考にもう一度勉強してみます。

お礼日時:2011/02/23 13:27

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