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- 統計的検定 で 帰無仮説 H0 とはどのような主張 で す か?
- ・示 し た い 新 し い 主 張
- ・100 % 正 し い と 仮定 す る 法 則
- ・「差 は な い」 「偏 り は な い」 と い う 守 り の 主 張
- ・標 本 平 均 と 母 平 均 が 必 ず 一致 す る と い う 主 張
- 有意水準 α とは何を表す確率ですか?
- ・H0 が 正 し い と き に 誤 っ て H0 を 棄却 し て し ま う 確率
- ・対 立 仮 説 H1 が 正 し い 確 率
- ・H0 を 棄却 で き な い 確率
- ・標 本 平 均 が 母 平 均 と 一致 す る 確率
- 両側検定 で 有意水準 5 % の 棄却域 はどれですか?
- ・z>1.96
- ・∣z∣>1.96
- ・z>1.64
- ・∣z∣>2.58
- 「平均が 50 と 異なる」 を示したいとき、 どの検定を使いますか?
- ・右 側 片 側 検 定 (H1:μ>50)
- ・両側検定 (H1:μ=50)
- ・左 側 片 側 検 定 (H1:μ<50)
- ・検 定 は 必 要 な い
- 母標準偏差σ が既知 のとき、 母平均の検定統計量z はどの式で計算 しますか?
- ・z=xˉ−μ0
- ・z=σ/nxˉ−μ0
- ・z=σxˉ
- ・z=xˉ−μ0⋅n
- σ=5、 n=100、 xˉ=51.5、 μ0=50 のとき、 検定統計量z はいくらですか?
- ・z=1.5
- ・z=0.3
- ・z=3.0
- ・z=15
- コインを 100 回投げて表が 60 回出た。 「公平なコインではない」 を 5 % で検定すると、 検定統計量z はいくらになりますか?
- ・z=0.6
- ・z=6.0
- ・z=2.0
- ・z=60
- 第1種の過誤 (α) とはどのような誤りですか?
- ・H1 が 正 し い の に H0 を 棄却 せ ず に し て し ま う 誤 り (偽陰性)
- ・計算 ミ ス
- ・H0 が 正 し い の に H0 を 棄却 し て し ま う 誤 り (偽陽性)
- ・標 本 が 偏 っ て い る こ と
- α と β の関係として 正しい ものはどれですか?
- ・α を 下 げ る と β が 上 が る (トレードオフ)。 両 方 同 時 に 下 げ る に は 標 本 サイズ n を 増 や す
- ・α を 下 げ る と β も 自動 的 に 下 が る
- ・α+β=1 が 常 に 成 立
- ・α=β
- 新薬が既存薬より良い ことを示したいとき、 どの検定を使うべきですか?
- ・両側検定
- ・左 側 片側検定
- ・検 定 不 要
- ・右 側 片側検定 (H1:p>p0)
- 右側片側検定 で有意水準 5 % の 棄却域 はどれですか?
- ・∣z∣>1.96
- ・z<−1.64
- ・z>2.58
- ・z>1.64
- 既存治療 の改善率が 60 % で、 新薬で 100 人中 70 人が改善した。 「新薬の方が良い」 を 5 % で検定すると、 検定統計量z と判定はどうなりますか?
- ・z≈2.04、 z>1.64 な の で H0 を 棄却 (新 薬 の 方 が 良 い)
- ・z≈1.0、 棄却 で き な い
- ・z≈2.04、 ∣z∣<1.96 な の で 棄却 で き な い
- ・z≈5.0、 検 定 不 能
- p値 の定義として最も正しいものはどれですか?
- ・H0 が 正 し い と 仮定 し た と き に、 観 察 さ れ た 値 以 上 に 極端 な 結 果 が 出 る 確率
- ・H0 が 正 し い 確 率
- ・標 本 平 均 と 母 平 均 が 一致 す る 確 率
- ・有 意 水 準 α と 同 じ
- 統計的検定 の 5 ステップ の順序として正しいものはどれですか?
- ・計算 → 仮 説 → 結論 → 水 準 → 棄却 域
- ・結論 → 計算 → 仮 説 → 棄却 域 → 水 準
- ・仮 説 (H0,H1) → 水 準 α → 統 計 量 計算 → 棄却 域 判 定 → 結論
- ・標 本 → 計算 → 結論 (仮 説 は 不 要)
- 検定で 「H0 を棄却 できなかった」 という結論 が意味することとして正しいものはどれですか?
- ・H0 が 正 し い こ と が 証 明 さ れ た
- ・H1 が 正 し い
- ・標 本 が 偏 っ て い た
- ・H0 を 棄却 す る 十 分 な 証拠 が な か っ た だ け で、 H0 が 正 し い と は 断 定 で き な い
- 検定で 「有意差あり と出た結果」 と 「実務上重要な差」 は必ず一致 しますか?
- ・は い、 必 ず 一致 す る
- ・い い え。 有 意 差 が あ れ ば 必 ず 実 務 上 重 要 で な い
- ・い い え。 大 標 本 で は 微 小 な 差 で も 有 意 と 出 る が、 実 務 上 重 要 と は 限 ら な い (効果量 も 併せ て 評価 必 要)
- ・い い え。 有 意 差 と 統 計 は 無 関 係
- 多重検定の罠 (多重比較) とはどのような問題ですか?
- ・標 本 サイズ が 大 き す ぎ る こ と
- ・検 定 統 計 量 が 計算 で き な い こ と
- ・信 頼 区 間 が 広 す ぎ る こ と
- ・同 じ デ ー タ に 何 度 も 検 定 を 行 う と、 偶然ぜん 「有 意」 と 判定 さ れ る ケース が 増え る こ と
- 有意水準 1 % での 両側検定 の 棄却域 はどれですか?
- ・∣z∣>1.64
- ・∣z∣>1.96
- ・∣z∣>3.00
- ・∣z∣>2.58
- 両側検定 と 片側検定 での 棄却 のしやすさ について正しい説明はどれですか? (同じ α で比較)
- ・両 側 の 方 が 棄却 し や す い
- ・ど ち ら も 同 じ
- ・標 本 サイズ に よ る
- ・片 側 の 方 が 棄却 し や す い (棄却 域 が 片 側 に 集 中 し て 境 界 値 が 緩 い: 1.64 vs 1.96)
- ある工場で製品重量の母標準偏差が σ=4 g、 過去の母平均が 50 g。 新ラインで 100 個取った平均が 49.0 g であった。 「母平均が変化した」 を 5 % で検定すると、 結論 はどうなりますか?
- ・z=−1.0、 棄却 で き ず
- ・z=−2.5、 ∣z∣<2.58 な の で 棄却 で き ず
- ・z=−2.5、 ∣z∣>1.96 な の で H0 を 棄却 (有 意 差 あ り)
- ・z=2.5、 検 定 不 能
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