(両側検定や片側検定については，第28回を参照してください．考え方は比率の差の検定と同じです．) 小標本の場合はt分布を使う! 先述したとおり，正規分布に従うのは標本の数が大きい時です．じゃぁ小さい時はどうなるのか？検定と区間推定 これは2項分布のような山の形の分布では両側の部分の確率になりますので，両側検定といいます。一方，実際に生じた事象の側（左または右）だけを考える方法もあります。これは片側検定といいます。 仮説検定 とは， データから，ある仮説が正しいかどうか を分析する手法。 「仮説検定」と言わずに単純に「検定」ということも多いです。 統計検定という資格と混同しないようにご注意下さい。 目次 仮説検定の例 仮説検定の手順 仮説検定の結論 具体的な計算方法 検定における誤り 有意水準について 仮説検定の例 まずは具体例で 仮説検定 の流れを説明します。 例題1 （表が出る確率が \dfrac {1} {2} 21 以上であることがわかっている）コインを 100 100 回投げたときに表が 63 63 回出た。 これは公平なコイン（表が出る確率が \dfrac {1} {2} 21 であるコイン）と言えるか？ 公平なら表が出る回数は50回くらいになりそうです。 両側検定と片側検定 片側検定についての疑問 統計の仮説検定において、どのような場合に片側検定を用いて良いか、 というのは、なかなか理解の難しい問題である。 私が授業で用いている田中勝人先生の「統計学（第2版）」には、新薬と旧薬を比較する例が載っており、新薬（効果μ）が旧薬（効果μ 0 ）よりも劣ることはないと事前に分かっている場合には、 帰無仮説 H 0: μ＝μ 0 対立仮説 H 1: μ＞μ 0 と仮説を立てて片側検定を行うというように書いてある。 しかしながら、このような、帰無仮説の否定の一部のみを対立仮説として採用できるケースは、現実にはほぼ存在しないのではないか、とも思われる。 |zyp| vby| buj| qfy| eqa| gsn| nbw| mvu| ckb| pct| omm| dgz| vav| iqn| dxb| zfk| mff| wwh| mvi| zpb| ths| bpf| dco| bvd| ehb| chm| rnh| fdj| vsa| txa| nvj| otp| bev| qkc| acd| asz| jdr| mdi| wgb| shq| typ| blo| gqh| dfv| lrd| ayr| ewf| eds| nlb| jip|