教科書で学ぶ統計的分析と推測
定義仮説検定 は、否定したい仮説 (帰無仮説) を立て、標本のデータがその仮説のもとでどれほど起こりにくいかを見て、仮説を退けるかどうかを判断する方法である。
解説判断の基準になる確率を 有意水準 といい、例えば 5% や 1% を前もって決めておく。データが帰無仮説のもとで有意水準より起こりにくければ帰無仮説を 棄却 し、代わりに主張したい仮説 (対立仮説) を採る。
たとえ裁判の「疑わしきは罰せず」に近い。無罪 (帰無仮説) を前提に置き、それでは説明できないほどの証拠がそろったときにだけ有罪と判断する。
記憶フック帰無 =「無に帰す」。最初から退けられることを狙って立てる仮説、と字で覚える。
教科書で学ぶ仮説検定の枠組み
定義仮説検定は、標本のデータを使い、母集団についての仮説を退けてよいかを確率にもとづいて判断する手法である。
解説まず、退けられるかを確かめたい仮説 (帰無仮説、例えば「2 つの売り場で平均購入額に差はない」) と、その反対の対立仮説を立てる。次に、帰無仮説が正しいとしたら標本の結果がどれほど起こりにくいかを確率で表し、前もって決めた境目 (有意水準) を下回れば帰無仮説を棄却 (退けること) して対立仮説を採る。棄却できなかったときも帰無仮説が正しいと証明されたわけではなく、「差があるとは言えない」という結論にとどまる。
たとえ刑事裁判で、まず被告人は無罪だと仮定し、その仮定では説明しにくいほど強い証拠がそろったときだけ有罪とする進め方に似ている。証拠が足りずに有罪にできなくても、無実が証明されたことにはならない点も同じである。
記憶フック「帰無」は「無に帰す」。退けられることを見込んで立てる仮説なので、この名で呼ばれる。