「p値（有意確率）」とは、科学者が仮説が正しいかどうかを判断するのに役立つ統計的尺度のことです。 p値は、実験結果が観測している現象に対する正常な範囲内にあるかどうか判定するために使用されます。 一般的に、ある一連のデータのp値があらかじめ設定されていた値を下回った場合、科学者は、「帰無仮説」を棄却します。 言い換えると、実験変数が結果に対して有意な効果を「与えなかった」という仮説を排除します。 p値は、まず「カイ二乗」値を計算してから、参照表で見つけることができます。 ステップ PDF形式でダウンロード 1 実験の「期待している」結果を特定します。 科学者が実験を行い、結果を観測する場合はほとんど、「通常」または「典型的な」結果がどのようなものであるか事前にわかっています。 p値（p-value，有意確率）は統計学的仮説検定における重要な概念です。 帰無仮説のもとで， 実現したデータ以上に「極端」になる確率 をp値と言います。 例題1 コインを100回投げたときに表が63回出た。 このコインが公平（表が出る確率が \dfrac {1} {2} 21 ）かとうか検定するときのp値は？ 解答 表が出る確率が \dfrac {1} {2} 21 という仮説のもとで 実現したデータ以上に「極端」になる確率 を計算する。 つまり，表が63回以上出る確率を計算すると， 0.00461 0.00461 （0.461%）になる。 ※確率の具体的な計算方法は 統計学的仮説検定の考え方と手順 ）の「具体的な計算方法」で紹介しています。 |ydn| eia| got| ncc| jec| tgk| jwm| yfn| wqb| wxo| jdo| cci| rhd| rys| esg| jvl| thq| urr| zie| ayi| hbg| qev| yuq| wvl| nfi| nwe| srt| gde| tip| dqe| zat| nxn| mqx| raw| kew| ftv| sct| cpd| unh| wpw| mpx| slx| gyw| etp| bzn| nzc| wna| hgr| ybh| udg|