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演習

補正済みのp値

あなたはサブスクリプション企業で働くData Scientistだと想像してください。ウェブデザインチームは、訪問者にサービス登録を促す最適なCTA（call-to-action）ボタンを探しています。現在のバージョンに加えて、4つの異なるデザイン案が提示されました。

各バリアントをコントロールと比較する実験を実施した結果、pvals 変数に読み込まれたp値のリストが得られました。これらを有意水準と直接比較すると、タイプIエラー率が膨らんでしまいます。これを避けるために、Pythonのstatsmodelsライブラリにあるsmt.multipletests()関数を使ってp値を補正し、FWER = 5%で統計的有意性を検定できます。

指示1 / 2

undefined XP
  • 1
    • alpha = 0.05 を用いて、p値のリストに対してBonferroni補正を行ってください。
  • 2
    • alpha = 0.05 を用いて、p値のリストに対してSidak補正を行ってください。