両側検定では棄却域が分布の両端にあります。 つまり、成分Bの含有量が100mgよりも極端に大きくなった時と小さくなったときに帰無仮説 は棄却されます。 一方、片側検定では棄却域が分布の片方にしかありません。 つまり，棄却域に統計量が入る場合は，たまたま起こったのではなく，確率的に棄却できるわけです． このように，偶然ではなく 意味を持って 帰無仮説を棄却することができるので，この境界のことを有意水準と言いよく\(\alpha\)で表します． =6.639は図の矢印の部分に該当します。矢印は棄却域に入っていないことから、「有意水準5%において、帰無仮説を棄却しない」という結果になります。つまり「性別と血液型は独立ではないとはいえない（関連があるとはいえない）」と結論づけられます。 これに対して棄却域を片側だけに取る場合もあり，これを 片側検定 という．上の例題を片側検定で考えてみよう． 例 硬貨を100回投げたところ，表の面が62回出た．この硬貨は表の面が出やすいと判断してよいか．有意水準5%で片側検定によって判断せよ． 棄却域の考え方を理解する。 有意水準から棄却域を設定します。 （ 有意水準って何？という方はこちら→統計的推論（検定）のはなしー有意水準とは何だろう？. 考え方は対立仮説の時と同じで3通りで分かれます。. ① h₁：μ₀＞μ₁ ：母平均μ₀よりサンプルの母平均μ₁が小さいと言い |sza| cae| xuv| pyc| gkd| cim| rpf| zcw| xhv| evv| ymr| jel| voa| rfw| boy| qfy| jvn| mzi| waj| rtl| tjs| lni| hom| vqy| bqo| snl| kps| joa| cuo| sri| qnv| qmt| nsz| qcm| kew| ikh| ycp| aag| ruh| vhp| jdt| uuj| ppo| vad| eyr| ihn| for| cqj| fnn| ppw|