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2019/4/11 統計的仮説検定で、一般的に最初の母集団にたいて想定する仮説

統計的過越検定について
 はじめに統計的仮説検定で、一般的に最初の母集団にたいて想定する仮説のうち、研究者が当初否定したい仮説が割り当てられることの多いものとしては「帰無仮説」があげられる。
帰無仮説というのは仮説検定で検証したい仮説であり、抽出した標本のデータが母平均などの基準となるようなデータと等しくなる仮説のことです。また、その反対は対立仮説です。帰無仮説が間違っていると判断した場合この対立仮説を採択することになる。
ちなみに「帰無仮説を棄却しない=帰無仮説を受容する」ということにはならないので注意が必要です。
【仮説検定の手順】
手順①:検証したいことについて2つの仮説、帰無仮説と対立仮説を立てます。このとき、主張したい説の方を対立仮説とします。
手順②:帰無仮説が正しいとしたときに、その観測データの実現値が得られる、もしくはそれよりもさらに極端なデータが得られる確率(p値)を求めます。
手順③:手順②で計算したp値が有意水準以下の場合、帰無仮説を棄却し、対立仮説を採択します。そうでない場合、帰無仮説は棄却出来ず、検定は失敗に終わります。




統計ネット参照



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