フジテレビの『THE SECOND』
https://www.fujitv.co.jp/the-second/
「開幕戦ノックアウトステージ（32→16）」と「ノックアウトステージ(16→8)」で「後攻有利では」との意見があったので検定してみた。
import pandas as pd
from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv('THESECOND.csv')
df = df.dropna()
df['first'] = df['first'].astype(int)
df
first second
0 232 252
1 252 257
2 284 274
3 233 254
4 257 266
5 254 266
6 248 239
7 252 277
8 225 281
10 269 269
11 271 260
12 232 277
13 245 276
14 265 269
15 265 282
16 273 283
17 276 290
18 274 275
19 284 285
20 269 275
21 234 284
22 289 258
23 271 278
- 東京ダイナマイトさんが欠場で１レコードは削除しています。
plt.hist(df['first'], bins = 10, alpha = 0.5, label='first')
plt.hist(df['second'], bins = 10, alpha = 0.5, label='second')
plt.legend(loc='upper left')
plt.show()
- なるほど後攻有利に見える。Weltchのt検定をしてみる
stats.ttest_ind(df['first'], df['second'], equal_var = False)
Ttest_indResult(statistic=-2.514719088692096, pvalue=0.016210681692063588)
ご指摘あり、効果量を見てみる
効果量については
Staat様の技術ブログ効果量
など
t検定では0.８０でも大きいらしい。
abs(-2.514719088692096)*((24+24)/24*24)**0.5
17.42
- おを、やはりあり得ない値か。後攻有利。
# でも「開幕戦ノックアウトステージ（32→16）」よりも「ノックアウトステージ(16→8)」の方が僅差なので、分けてみた。
```python
df1 = df.iloc[0:15, :] # 開幕戦ノックアウトステージ（32→16）
df2 = df.iloc[15:, :] # ノックアウトステージ(16→8)
「開幕戦ノックアウトステージ（32→16）」
plt.hist(df1['first'], bins = 10, alpha = 0.5, label='first')
plt.hist(df1['second'], bins = 10, alpha = 0.5, label='second')
plt.legend(loc='upper left')
plt.show()
stats.ttest_ind(df1['first'], df1['second'], equal_var = False)
Ttest_indResult(statistic=-2.6637042977615826, pvalue=0.01321143249116919)
同じく効果量
stats.ttest_ind(df1['first'], df1['second'], equal_var = False)
14.59
- 「開幕戦ノックアウトステージ（32→16）」はやはり後攻有利か。
「ノックアウトステージ(16→8)」
plt.hist(df2['first'], bins = 10, alpha = 0.5, label='first')
plt.hist(df2['second'], bins = 10, alpha = 0.5, label='second')
plt.legend(loc='upper left')
plt.show()
- 外れ値があるものの意外と拮抗？
stats.ttest_ind(df2['first'], df2['second'], equal_var = False)
Ttest_indResult(statistic=-1.069473268339255, pvalue=0.30700785772217687)
abs(-1.069473268339255)*((8+8)/8*8)**0.5
4.28
- とのことで、効果量が大きく減ってはいるものの0.８０を大きく上回っており、後攻有利が弱またったとまでは言えなさそう。
ということで決勝戦ではそマシンガンズさんと囲碁将棋さんの決勝戦を期待しています。
Weltchのt検定でよいのかって？
マイナーだけど最強の統計的検定 Brunner-Munzel 検定
の記事が参考になります。
サンプルサイズの考察抜け、私もいつもはBoxプロットかJitterプロットにするのですが、不用意にヒストグラムを描いてしまうなど大変失礼いたしました。統計的に正しくは本記事にコメントをいただいておりますので、そちらをご参照ください。