一般に有効数字を1桁増やすにはサンプル数が100倍必要になる。95%信頼区間いちいち検定するより、95%信頼区間を出す方がぶっちゃけ楽。検定しか話が通じない人・場合もある。棄却すべきでない帰無仮説を間違って棄却してしまう誤りを、「第1種の誤り」と言います。逆に、棄却すべき帰無仮説を間違って棄却できない誤りを、「第2種の誤り」と言います。両方の誤りを減らしたいならば、サンプル数を増やす必要がある。一般的に、サンプル数を増やすと、検出力(帰無仮説を棄却する確率)が上がる。実際には、棄却できる(=差が出る)までサンプルを多く取る場合が多い(本当は良くない!)。実験計画が求められる。仮定として「第2種の誤りの方が問題になりにくい場合は、検出力β=0.8程度はほしいとすると・・」等々chi2.ipynbχ二乗検定の方が仕事で使うかも。簡単に言うと、「コインを100回投げたところ、表が55回、裏が45回出た。