統計的有意性

p値とは何か

ホイールが公正だったとして、観測された偏差と少なくとも同じ大きさの偏差が見られる確率数学確率ある結果の起こりやすさ。0から1、または0%から100%で表す。単一の数字の場合：1/37 = 2.70%。全文を読む →です。これは、ホイールについてではなく、ある仮定のもとでのデータについての記述です。p値ラボp値ホイールが公正だった場合に、観測されたものと同じかそれ以上に大きなずれが見られる確率。全文を読む →が0.03なら、「公正なホイールでも、これは3%の確率で起きる」という意味です。「ホイールに偏りがある確率が97%ある」という意味ではありません。後者を言うには、そもそも偏りのあるホイールラボ偏りのあるホイール物理的な欠陥のせいで、一部のポケットの確率が1/37より高くなっているホイール。まれであり、数千スピンの記録がなければ検出できない。全文を読む →がどれくらいあるかを知っている必要があり、現代のカジノではそれはきわめてまれなので、有意な結果が1つ出ても、発見である可能性よりまぐれである可能性のほうがはるかに高いのです。

多重比較

公正なホイールに対して行うどの検定も、5%水準を通る確率が5%あります。20個のホイールを検定すれば、1つが通ります。1つのホイールを20の時間帯で検定すれば、1つが通ります。1つのサンプルを、37通りのポケット用具ポケットローター上にある、番号の付いた37個の区画のそれぞれ。別名：スロット、カップ。全文を読む →のグループ分け、6通りのセクターホイールセクターホイール上で連続して並ぶポケットの弧。レイアウト上のグループとは別のもの。全文を読む →のグループ分け、3通りの色のグループ分けで検定すれば、何かが通ります。対策は、データを見る前に検定を決め、1回だけ実行し、新しいデータで確認することです。「偏りのある」ホイールを見つけるための走査こそが、たいてい、その結果を生み出したものです。

有意性と大きさ

サンプルが非常に大きければ、取るに足らない偏りも有意になりえます。1/37ではなく1/36.5で出るポケットは、本物の欠陥で、数百万スピンで有意に達しますが、35対1の配当お金配当当たったベットに支払われるもの。返却される賭け金とは別に「X対1」の形で表す。全文を読む →では、それでも損失が出ます。プレイヤーにとって重要なのは効果の大きさです。1/36以上の頻度で出るポケットはあるか、あるならどれくらいか。カイ二乗が教えてくれるのはホイールのことで、ベットのことを教えてくれるのは出現率だけです。

検出力

もう1つの誤りは、そこにある偏りを見逃すことです。1,000スピンでは、1/30のポケット（非常に大きな偏り）は、5%水準でおよそ半分の確率でしか検出されません。これを直すのは、賢さではなくサンプルサイズです。サンプルサイズのページに数字があります。

実用的な基準

偏りの主張が興味深いといえるには、事前に選んだ検定、0.05ではなくp < 0.01、同程度の大きさの独立したサンプルでの再現、そして再現後に、有利なポケットの推定出現率が1/34以上であることが必要です。この基準が満たされたのは、このゲームの歴史でもごくわずかで、公的な記録による限り、整備された現代のホイールでは一度もありません。

よくある質問