比率の検定

目次

• 1 母比率の検定
  • 1.1 ベルヌーイ試行の場合
  • 1.2 指定値の場合
  • 1.3 指定値の場合
• 2 参考文献
• 3 R version

1 母比率の検定

1.1 ベルヌーイ試行の場合

samples <- sample(c(0, 1), 100, replace = TRUE) #100回のベルヌーイ試行
sampleTable <- table(samples)
testResult<-prop.test(sampleTable["0"],p=0.5,length(samples),correct=FALSE)
test_p<-testResult$p.value
testResult

    1-sample proportions test without continuity correction

data:  sampleTable["0"] out of length(samples), null probability 0.5
X-squared = 0.16, df = 1, p-value = 0.6892
alternative hypothesis: true p is not equal to 0.5
95 percent confidence interval:
 0.3846455 0.5768342
sample estimates:
   p 
0.48 

「p-value = 0.6891565 > 0.05」より有意水準0.05の下で、このベルヌーイ試行の成功確率は0.5であることがいえました。（成功と失敗の確率が異なるとはいえない）

1.2 指定値の場合

successes<-1 #成功回数
prop<-0.5 #成功する確率
size<-10 #試行回数
testResult2<-prop.test(successes,size,p=prop)
test_p2<-testResult2$p.value

「p-value = 0.0268567 < 0.05」より有意水準0.05の下で、このベルヌーイ試行の成功確率は0.5ではないことが言えました。

1.3 指定値の場合

試行回数が10未満だとWarningが出るが、計算は可能。

successes2<-6 #成功回数
prop2<-0.98 #成功する確率
size2<-6 #試行回数
testResult3<-prop.test(successes2,size2,p=prop2)
test_p3<-testResult3$p.value

「p-value = 1 > 0.05」より有意水準0.05の下で、このベルヌーイ試行の成功確率は0.98であることがいえました。（成功と失敗の確率が異なるとはいえない）

2 参考文献

• 【R言語】母比率の検定・母比率の差の検定

3 R version

R.version.string

[1] "R version 4.3.0 (2023-04-21)"