持つ必要があります 教育＆科学ソフトウェア のために Pietro Berkes

MTESTは、mテストのPython実装、二標本検定モデル選択に基づき、に記載されている[1]、[2]。実験の結論を支持におけるその重要性にもかかわらず、標準的な統計的検定は、多くの場合、典型的なサンプルサイズが小さく、検証するために、テストの仮定が困難な生命科学などの研究分野、のために不十分です。このような状況では、標準的な試験は、過度に保守的である傾向があり、データの有意な効果を検出することができません。M-試験はタイプIエラーの従来の結合されたとの重要性を定義するという意味での古典的な統計的検定です。...