電力が非常に低い「難解な」統計テストはありますか？
バックグラウンド コンピュータサイエンス、数学、およびその他の分野では、「難解な」例は面白いだけでなく、特定の概念を説明するのに役立ちます。たとえば、 BogosortとSlowsortは、特に他のソートアルゴリズムと比較すると、アルゴリズムのプロパティを理解するために使用できる非常に非効率的なソートアルゴリズムです。 難解なプログラミング言語は、プログラミング言語の概念がどれほど広範囲に及ぶかを示し、優れたプログラミング言語を評価するのに役立ちます。 ワイエルシュトラス関数とディリクレ機能は、主に継続性の概念についての特定の誤解を説明するために使用を見出します。 私は現在、仮説検定の使用に関するいくつかの指導を準備しており、非常に低い検出力（ただし他の欠陥はない）での検定が統計的検出力の概念を説明するのに役立つと思います。（もちろん、私は、与えられた例が私の聴衆にとって教訓的に有用であるのか、それとも混乱するだけなのかを自分自身で決定する必要があります。） 実際の質問 意図的に低電力の統計テストはありますか？ テストは仮説テストの一般的なフレームワークに適合します。つまり、このテストは帰無仮説で機能し、要件があり、（正しい）p 値を返します。 深刻なアプリケーションを対象としたものではありません。 それは非常に低い電力を持っています（意図的な設計上の欠陥によるもので、サンプルや効果のサイズが低いためではありません）。 そのようなテストは存在できないと根本的に主張できるのであれば、これも私の質問に対する有効な回答だと思います。一方、そのようなテストが多数存在する場合は、最も教育的に効率的なテストに興味があります。つまり、簡単にアクセスでき、目立つ効果があるはずです。 私はことに注意してください統計ミスの一般的な選択を求めない（チェリー・ピッキングなど）、または類似。 これまでに見つけたもの インターネット検索で何も返されませんでした。 このようなものを構築するすべての試みは、いくつかの（有用な）既存のテストで終了するか、形式が通常のテストの形式ではありません。たとえば、母集団の正の中央値がすべてのサンプルが正の場合にのみ「はい」を返すかどうかのテストについて考えました。しかし、そのテストはp 値を返さないため、通常のテストフレームワークには適合しません。正と負の符号を検定統計量として数えるだけで（ それに応じてp値を計算する）、合理的な検定である符号検定で終了します。