検定なんだけど，帰無仮説が成り立つもとでの検定統計量を導いて，データをこの検定統計量に代入し，それでその実現値がある水準の領域に入ると棄却，そんな仕掛けなの．で，このある水準が有意水準あるいは危険率になるの．
とりあえず，１０万回だけど，シミュレーションして正規分布の差の検定をして.....もちろん，小標本の理論通り....ただし，シミュレーションでは帰無仮説が成り立つという設定のデータ．
だけど，対立仮説の方が成り立っているという設定のデータで１０万回繰返すと.....ちゃんと，その検定量（帰無仮説がなりたつもとでの理論，かつこの下での危険率）で対立仮説を検出できるか....やってみたの．これが検出力なの．
検定だけど，ココイラの仕組みを理解するのが大切．できれば，まずはシミュレーションでの現象から.....その後，まあ，理論をじっくり.....だけど，本当は実際のデータ解析で，この検出力が何を言っているのか理解することが大切．
簡単な例だと，Ａという病気の検査だけど，そのＡ病の人がその検査を受ければ95%でＡ病と判定できる，そんな検査は確かにありがたいでしょ．でも，検出力で考えると，その病気じゃない人が，その検査でＡ病でないと判定される率は？ってなるの．もろん，病気だから，念を入れて，他の病気や，病気じゃない人もＡ病と慎重に疑うことを優先しての検査なんだけど...．
検出力だけど，こういったことを意味しているの.....
いろいろな意思決定の方法論，例えば事件の捜査や，会計監査や....検定の枠組みで考察すると，いろいろ見えてくるの．その人が犯人であることを前提に捜査....でも，本当は違うのに犯人としまうことも....ある企業が不正経理を行っているという前提での監査．．．．でも本当は....
マネジメント・サイエンスを主体とした意思決定論って，凄く大切な見方を与えてくれるの．
とりあえず，１０万回だけど，シミュレーションして正規分布の差の検定をして.....もちろん，小標本の理論通り....ただし，シミュレーションでは帰無仮説が成り立つという設定のデータ．
だけど，対立仮説の方が成り立っているという設定のデータで１０万回繰返すと.....ちゃんと，その検定量（帰無仮説がなりたつもとでの理論，かつこの下での危険率）で対立仮説を検出できるか....やってみたの．これが検出力なの．
検定だけど，ココイラの仕組みを理解するのが大切．できれば，まずはシミュレーションでの現象から.....その後，まあ，理論をじっくり.....だけど，本当は実際のデータ解析で，この検出力が何を言っているのか理解することが大切．
簡単な例だと，Ａという病気の検査だけど，そのＡ病の人がその検査を受ければ95%でＡ病と判定できる，そんな検査は確かにありがたいでしょ．でも，検出力で考えると，その病気じゃない人が，その検査でＡ病でないと判定される率は？ってなるの．もろん，病気だから，念を入れて，他の病気や，病気じゃない人もＡ病と慎重に疑うことを優先しての検査なんだけど...．
検出力だけど，こういったことを意味しているの.....
いろいろな意思決定の方法論，例えば事件の捜査や，会計監査や....検定の枠組みで考察すると，いろいろ見えてくるの．その人が犯人であることを前提に捜査....でも，本当は違うのに犯人としまうことも....ある企業が不正経理を行っているという前提での監査．．．．でも本当は....
マネジメント・サイエンスを主体とした意思決定論って，凄く大切な見方を与えてくれるの．