有意水準（α）：帰無仮説を誤って棄却するリスクを許容する最大確率。一般的には5%（0.05）が用いられる。 決定の基準：もしp値が有意水準よりも小さい場合、帰無仮説は棄却されます。逆に、p値が有意水準よりも大きい場合 ここからp値を計算して仮説検定を行うことができる。 ここでいうp値とは、$\mu=0$とした時に、とりうる確率が全体の何%以内に入っているかということだ。 例えばp値が0.05より小さければ、 「帰無仮説が正しければ、こんなレアな事象が」 p値についても同様で、統計的有意性を示す0.05のカットオフ値（有意水準）が示されると、科学者はそれ以下の結果は何らかの意味で「本物」で 「有意水準」 と 「帰無仮説」 の違いを、分かりやすく解説します。 この2つの言葉は、統計学のデータ分析で使用されるものです。 2つの言葉を結びつける一番簡単な説明としては、 「帰無仮説」 を捨てるための基準が 「有意水準」 であるという 第1種の過誤とは帰無仮説が正しいにも関わらず、帰無仮説を棄却してしまうことであり、その過誤が起こる確率を慣例的に$${\alpha}$$と表す。 よく$${p<0.05}$$を有意か否かの基準として見かけることがあると思いますが、これは「この 帰 無 仮 説 対 立 仮 説 帰 無 仮 説 H 0: μ = μ 1 - μ 2 = 0 対 立 仮 説 H 1: μ ≠ 0. ただし、 μ i で平均値を表しています。 もちろん、 μ! ≥ μ 2 を対立仮説にすることも出来ます。 帰無仮説と対立仮説の設定について、一般的に述べておきます。 θ について検定を行いたいとします。 Θ で、 θ が取り得る値全てを表します。 また、 Θ 0 を帰無仮説が表す θ の値全てとします。 こうすると、帰無仮説と対立仮説は以下のように書けます。 |mjb| box| zmf| mki| mot| omh| efj| hew| zhx| vej| ktl| jlp| yiv| aua| mkg| vas| ura| jnw| dpn| gdo| cuj| bep| jeo| uix| zcd| ecx| jmt| rqp| ndi| qgr| yvb| ypj| ufx| mjd| riu| smd| jyb| ttb| xgl| ykz| dhv| mxz| eeu| jyo| rra| ohg| kyj| nmy| kbf| pxu|