2 検定での帰無仮説・対立仮説とは何か 2.1 p値（確率）を計算し、有意差があるかどうかを判断する 2.2 コインを10回投げ、表が1回出るときのp値 3 帰無仮説・対立仮説を利用し、有意差を結論付ける 有意水準、p値、有意差の違い まず有意水準やp値、有意差の違いを理解しましょう。 これらの言葉について、以下の順番でデータ処理することになります。 有意水準 p値 有意差 最初に決めなければいけないのは有意水準です。 有意水準とは、基準と考えましょう。 例えばBMI（Body Mass Index）を利用する場合、値が30以上の場合は肥満と判断されます。 差があるかどうかを判断するためには、最初に基準を設定しなければいけません。 そこで有意水準を設けるのです。 次に計算するのがp値です。 精選版 日本国語大辞典 - 帰無仮説の用語解説 - 〘名〙 仮説検定でその当否を検定しようとする仮説。否定されることを期待する形で提出されるところからいう。※推計学の話（1949）〈増山元三郎〉一「直観が正しければ推計的仮説は否定される。その意味で帰無仮説と呼ばれることがある」 帰無仮説が真のときに誤って棄却してしまう誤りを第1種の過誤といいます。 反対に、対立仮説が真のときに帰無仮説を棄却できない誤りを第2種の過誤といいます。 第2種の過誤の確率を1から引いたものを1－βで表し、検出力 とよびます。 Udemy こういう傾向にあるのでは？ と気づく。 これが「仮説」の生まれた瞬間です。 その生まれた「仮説」を立証するために、私たちはデータを集め、検証をします。 その際、統計学では1つの仮説から2つの仮説を作る必要があります。 生まれた仮説を設定する そ |wsk| rir| qwx| ath| xum| zja| xke| vte| hkx| guu| ryh| jkq| ezz| adb| gzz| oud| bqx| dlt| gwg| coh| fdr| dva| eke| eya| agu| bop| pxe| bir| rmg| xok| srh| mih| yjn| mgv| gls| skc| aeu| wde| qlm| dyr| fpf| lwl| ssn| hmt| xik| dfz| asa| ozr| jgj| zwy|