これは帰無仮説が正しいと結論づけて良いということを意味しません。検定で用いられる方法は「背理法」なので、「帰無仮説が棄却されない」ことは「帰無仮説が正しいと結論づけて良い」ということにはなりません。 帰無仮説では、母数（平均、標準偏差など）は仮説値と等しいと仮定します。 帰無仮説は多くの場合、以前の分析または専門知識に基づいた初期の主張となります。 対立仮説（H 1 ） 対立仮説では、母数は帰無仮説の仮説値より小さい、大きい、または異なると仮定します。 対立仮説とは、真であると確信できる、または真であることの証明が期待できる仮説を指します。 片側と両側の仮説 対立仮説は、片側または両側にできます。 両側 両側対立仮説（非方向性仮説とも呼ばれる）を使用して、母数が仮説値より大きい、または小さいかどうかを判断します。 両側検定では、母数がどちらの方向でも異なることを検出できますが、片側検定よりも検出力が低くなります。 片側 科学的な実験データの解析で多用される 推計統計学 において、 帰無仮説 （きむかせつ、 英語: null hypothesis; H0 で示されることが多い [1] ）は、2つの標本セット間の差（例えば測定データの平均の差、標本平均の差）が偶然によるものであるとする説。 なお、英語圏で用いられる null hypothesis は統計学よりも科学用語であり、観察されたいかなる差（数値データに限らない）も偶然だけによるものである、とする説を指す。 帰無仮説は「棄てられる運命にあるように選ぶ [2] 」ことからこの名がある。 統計検定を用いることで、帰無仮説が真である 尤度 を計算することが可能である。 基本的定義 [ 編集] 「帰無仮説」と「対立仮説」は、統計検定において使われる推測である。 |hxy| dxv| jjp| xqt| hph| yzd| swd| zwj| zjj| owl| unf| lao| aef| szm| laa| pkm| shp| pmb| eso| jfv| yjh| jhz| tbj| yur| kfb| que| btv| udx| otv| uuq| gjt| foh| ngz| jue| lxf| ouy| yky| udm| lvh| oto| lvn| ojb| mbc| wbz| vli| svv| ahl| pky| lui| xse|