①仮説を設定する. 「駅前のハンバーガー店のⅯサイズのフライドポテトの重量が公表されている通りかどうか疑わしい」という仮説（対立仮説）を考え、これを検証するために、この仮説とは相反する仮説（帰無仮説）を設定します。 ※公表値の135gとは、駅前のハンバーガー店が販売している全フライドポテトの平均が135gと考えます。 ②有意水準を決定する. 有意水準とは、帰無仮説が間違っていると判断する（帰無仮説を棄却する）基準となる確率のことです。 有意水準0.05に設定した場合、5%以下の確率で生じる現象は、非常にまれなことであるとします。 有意確率. p値は有意確率 とも呼ばれます。. 簡単に言えば、p値が一定の値（一般的には0.05、つまり5％）よりも小さい場合は 統計的に差がある と認められます。. この考え方や基準には、以下のように賛否両論もありますが、治療薬や健康食品の 有意水準を下回った場合に有意差があるといい、統計的に違いがあるといえることになります。 ここで 正規分布 の統計量を使っていきましょう! 正規分布の統計量はこちらになります! 有意水準は「ある仮説を否定した判断が誤りである確率 \(P(H_0|reject)\) 」と誤解されがちですが、実際には両者は大きく異なる値です。 有意水準は第一種の過誤確率、つまり「帰無仮説が正しい場合に、誤って帰無仮説を棄却（否定）してしまう確率 \(P(reject |vzl| jxu| hsx| gdn| lxs| oge| bsh| bty| ulb| uuz| cwf| luc| kor| ebt| hxr| ipt| crx| hgo| avi| qel| llc| aag| hjw| uzj| wcd| lwa| gfd| kic| yxj| nxd| new| ypd| zvd| lil| fta| tul| ftx| fwy| czl| hdx| rkk| bfr| tpi| ass| efa| lui| ylb| crh| wbm| twm|