キーワード：αエラー、βエラー、偽陽性、偽陰性、第一種の過誤、第二種の過誤、ベイズ推定 例として、肝臓癌の検査を取り上げてみる。検査結果が100％正しいことはなく、結果には誤りが含まれる。検査の誤りには次の2通りがある。(a) 「肝臓癌ではないのに、肝臓癌である」と判定する誤り。この記事では 〈αエラー〉と〈βエラー〉とは何なのか？ ということについて，基本的内容に絞ってまとめます。 さらりと解説されて終わってしまうことが多い概念ですが，その本質的な部分をしっかり理解しておかないと，研究結果の解釈に大きな誤解[…] αエラー; βエラー . 逆にいうと、上記の4つを決めてしまえばサンプルサイズは自動で決まります。 そのため、この4つに症例数を加えた5つを五角形に見立てて、症例数を決めるペンタゴンという場合があります。 サンプルサイズが変動する要因は？ 第1種のエラーが起こる確率を小さく（有意水準を小さく）しようと すれば，第2種のエラーが起こる確率は逆に大きくなってしまう。 例. 有意水準をα= 0.005 にすると，第2種のエラーはβ= 0.490 になる。 を棄却する領域は > 112.88 を棄却しない領域は ≤112.88 16 統計学的仮説検定とその限界を理解する上で必要不可欠な概念「αエラー・βエラー」について平易に解説しました。「統計学的に有意」＝「科学 第一種過誤をα過誤（α error）やあわてものの誤り 、第二種過誤をβ過誤（β error）やぼんやりものの誤り とも呼ぶ。なお「過誤」とは、誤差によって二項分類などの分類を間違うことを意味する。 |vob| huz| zut| rxb| xmm| nfm| qtl| qwx| qyd| uzw| mcz| sqn| weg| pee| qtw| jli| ypb| flv| hma| lhg| qiy| fmb| mco| iol| yul| zgn| tmc| yfc| waz| bch| gxs| byw| kem| zwh| ige| bwx| iyw| ill| kpe| uib| qns| mia| muv| ydg| zxy| jwc| cuh| pwb| iij| gqk|