サンプルサイズによる有意の違い

こちらでサンプル数について指摘をいただいたのでサンプル数によりp値がどのように変わるかをみてみる。

このデータを x 10, x 100, x1000, x10000で検定してみる。

neet_1 <- matrix(c(9,9,12,17,10,18,9,18),ncol=2, byrow=T)
weight <- c(1, 10, 100, 1000, 10000)
weight
for ( i in weight){
  print(paste("======= weight: ", i, "======="))
  print(chisq.test(neet_1 * i))
}

結果は以下のようになった。

下記のページにもあるように、サンプルサイズが大きくなると有意になることがわかる。

http://blog.minitab.com/blog/statistics-and-quality-data-analysis/large-samples-too-much-of-a-good-thing

Χ二乗分布についてはこの論文を読んでおくとよいらしい。

http://www.jstor.org/discover/10.2307/3001616?uid=3738328&uid=2129&uid=2&uid=70&uid=4&sid=21103827319951