23.2 논문 읽는 법

실습 · 연습문제 1개

논문 표의 수치로 차이의 구간과 효과 크기 계산하기 table-effect-size

논문의 결과 표에 두 방법의 평균, 퍼짐, 실행 횟수가 있다. 세 함수를 완성한다.

  1. sd_from_se(se, n): "±"가 표준오차일 때 실행 간 표준편차 SD=SEn\mathrm{SD} = \mathrm{SE}\sqrt{n}을 반환한다.
  2. welch_ci(m1, s1, n1, m2, s2, n2, level=0.95): 표준편차 s1, s2를 받아 차이 m2−m1m_2 - m_1과 그 Welch 신뢰구간 (diff, lo, hi)를 반환한다.
    • 표준오차 se=s12/n1+s22/n2\mathrm{se} = \sqrt{s_1^2/n_1 + s_2^2/n_2}
    • 자유도(Welch–Satterthwaite) ν=se4(s12/n1)2/(n1−1)+(s22/n2)2/(n2−1)\nu = \dfrac{\mathrm{se}^4}{(s_1^2/n_1)^2/(n_1-1) + (s_2^2/n_2)^2/(n_2-1)}
    • 구간 diff±t(1+level)/2, ν se\text{diff} \pm t_{(1+\text{level})/2,\,\nu}\,\mathrm{se}. tt 분위수는 scipy.stats.t.ppf로 구한다.
  3. cohens_d(m1, s1, n1, m2, s2, n2): 합동 표준편차 sp=(n1−1)s12+(n2−1)s22n1+n2−2s_p = \sqrt{\dfrac{(n_1-1)s_1^2 + (n_2-1)s_2^2}{n_1+n_2-2}}로 나눈 표준화 차이 (m2−m1)/sp(m_2 - m_1)/s_p를 반환한다.

테스트는 구간이 0을 포함하지 않는 것과 Welch 검정의 p-value가 1−level1 - \text{level}보다 작은 것이 일치하는지, ±를 표준오차로 해석하면 구간이 넓어지는지 확인한다.