5.1 2 Outcomes [Binomial test]（二項検定）

二項検定は，「観測値の比率が期待値に一致する」という帰無仮説を検定するために用いられます。分析の結果小さなp値が得られた場合，帰無仮説が誤りである（つまり真の比率は期待値とは異なるものである）可能性が高くなります。

図5.1: Binomial test

Values are counts（値を度数として使用）　データに入力されている値がすでに度数集計済みのものである場合はここにチェックを入れます。

Test value [   ]（検定値）　比較対象に使用する比率を指定します。

*Hypothesis**（仮説）　検定の対立仮説に関する設定を行います。

• ≠ Test value　比率が検定値と異なるかどうかを検定します（両側検定）
  • > Test value　比率が検定値より大きいかどうかを検定します（片側検定）
  • < Test value　比率が検定値より小さいかどうかを検定します（片側検定）

Additinal Statistics（追加の統計量）　追加の統計量に関する設定を行います。

• Confidence intervals（信頼区間）　比率の信頼区間を算出します。
  • Interval [   ]%　信頼区間の幅を指定します。

| Bayesian Statistics（ベイズ統計量）　ベイズ統計の手法を用いて検定する場合の設定項目です。

5.1.1 Bayesian Statistics（ベイズ統計量）

ベイズ統計量の算出に関する設定を行います。

図5.2: Bayesian Statistics

• Prior（事前分布）
  • a parameter [   ]（パラメータa）　ベータ分布のaを設定します。
  • b parameter [   ]（パラメータb）　ベータ分布のbを設定します。
• Plots（作図）
  • Posterior plot（事後分布プロット）　事後分布を図示します。
• Statistics（統計量）
  • Bayes factor（ベイズ因子）　ベイズ因子を算出します。
  • Credible intervals（信用区間）　ベイズ信用区間（確信区間）を算出します。
    • Interval [   ]%　信用区間の幅を指定します。