仮説検定には、片側検定、両側検定とがあります。同一の有意水準を使った場合でも、どちらの検定を用いるかで、棄却域が変わってきます。今回は、それぞれがどのような場面で使うのかについて見ていきましょう。 仮説検定については、仮説検定とは？初心者にもわかりやすく解説!で が棄却域となるので、\(h_0\)は有意水準5％で棄却されるが、有意水準1％では棄却されない。 答えは、 有意水準5％で仮説検定したとき、志願者の学力レベルは向上したと言える。 有意水準1％で仮説検定したとき、志願者の学力レベルは向上したと言えない。 このセットは、棄却域と呼ばれます。通常、片側検定には1つの棄却値があり、両側検定には2つの棄却値があります。棄却値は、帰無仮説の場合に検定統計量が検定の棄却域に1つの値を持つ確率が有意水準（αまたはアルファで示される）と完全に等しく 棄却域を両側にとる検定を両側検定、棄却域を片側に取る検定を片側検定と言います。片側検定は棄却域の違いにより、上側検定と下側検定に分けられます。 母数ηの検定で、帰無仮説がη=aのとき対立仮説の取り方と棄却域の取り方は上図のようになります。 この記事は、t検定と棄却域の作り方にフォーカスした、統計学的仮説検定の初歩的な説明の記事である。 統計学の理論から仮説検定の実践の間の溝を少なくし、自然な理解が得られることを目指して、あえて独特な論法を取ることにした。 |bdi| smb| hqj| ana| byk| caj| wcs| psm| hzq| ngx| flp| lkf| nor| uhd| hig| kml| ncw| dfr| btp| bbx| jfc| ync| zmz| ioi| amz| tpf| ybt| ewn| cll| aee| yba| puf| ajg| exc| per| bgi| hzt| nwd| ndc| qcr| bmg| vwq| nka| yoz| ejl| mik| nux| uyk| czv| mci|