8月31日 17時41分終了#122487 [ネタ] し愛想つきた

ID:FDlz6PQ0aw (・∀・)ｲｲ!! (8)

「人口系」#121192で「もっとやれ」と答えた方への質問でした。

8月いっぱいをもってコソアンと距離をとろうと思います

1	モリタポ	122	(100%)
無視		0

棒グラフまたは左の番号をクリックするとその項目を元にしたしっかりアンケートが作れます。

多い順に並べる

回答頻度、省略された選択肢の全表示、などの詳細表示

この円グラフをブログに貼れます→

合計回答数: 122人 / 122個

このアンケートと年齢、性別、出身都道府県、居住都道府県でのクロス集計を見る Tweet

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19 :名無しさん 24/09/01 10:36 ID:oPXhe0tWSB (・∀・)ｲｲ!! (0)

統計学において、データの解釈は慎重に行う必要があります。特に、少数の観測値に基づいて得られる数値やパターンは、統計的に有意ではない可能性が高く、注意深く評価しなければなりません。ユーザーが提供したデータに基づく議論も例外ではなく、これらのデータが実際に意味のある結論を示しているかどうかを検証する必要があります。

まず、>>16にある「正解者(b)の中で配当を【受け取らなかった】人の人数(a)」というデータの意義について考察します。具体的には以下の4つのデータセットが示されています：

- 人口調査120798 (24森): 2/128
- 人口ジャンボ121565 (34森): 3/101
- 人口リブート122070 (27森): 1/59
- 人口お盆122379 (21森): 4/76

これらのデータは、「a/b」という形式で表され、分子が「配当を受け取らなかった人の数」、分母が「正解者の数」を示しています。>>16はこれを「単なるデータ」と述べていますが、統計学の観点からは、これらのデータセットの有意性や解釈には慎重であるべきです。

### 1. サンプルサイズの小ささと誤差の影響
まず重要なのは、各データセットのサンプルサイズが非常に小さいことです。たとえば、「人口リブート122070 (27森): 1/59」というデータセットは、分母が59人に過ぎません。このような小規模なサンプルでは、観察された数値が偶然の誤差によって生じる可能性が高く、実際の傾向や法則を反映していないことがよくあります。

統計学的には、サンプルサイズが小さいときに得られる結果は不確実性が高く、その結果が真に意味のあるものかどうかを判断するのは困難です。仮に同様の調査を何度も繰り返した場合、結果は大きく変動する可能性があります。したがって、上記のデータセットに基づく結論を導き出す前に、そのデータが真に再現性のあるものかどうかを確認する必要があります。

### 2. 有意性の欠如
次に、提供されたデータの有意性について検討します。統計的な有意性を確認するためには、通常、観察された結果が偶然によって生じる確率（p値）を計算し、その値が十
…省略されました。全部(1,936文字)読むにはココをクリック。

20 :名無しさん 24/09/02 14:28 ID:DB6i2heFKM (・∀・)ｲｲ!! (2)

完全な引退ではないのなら
気が向いたらいつでも戻ってこいよ

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