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2019/03/19 統計的有意性

結論から言うと、統計的に有意というのは「統計学的仮説検定において、P値が十分に小さく、帰無仮説を棄却して代替仮説が正しいと結論づられるだけの根拠があること」である。

ここで重要なことは

「帰無仮説を棄却しない=帰無仮説を受容する」

ということである。
 一方で帰無仮説を棄却 ⇒ 帰無仮説は違う。対立仮説を採用、となります。つまり、棄却というのは、簡単にするべきではないのです。一度棄却してしまったら、その仮説を再び考えることはしない。だから慎重に棄却する。そのため、有意水準は5%や1%と低くなくてはならないということです。
 
最後に、仮説検定の手順についてもう一度おさらいしておきます。
手順①:検証したいことについて2つの仮説、帰無仮説と対立仮説を立てます。このとき、主張したい説の方を対立仮説とします。

手順②:帰無仮説が正しいとしたときに、その観測データの実現値が得られる、もしくはそれよりもさらに極端なデータが得られる確率(p値)を求めます。

手順③:手順②で計算したp値が有意水準以下の場合、帰無仮説を棄却し、対立仮説を採択します。そうでない場合、帰無仮説は棄却出来ず、検定は失敗に終わります。


参考⇒仮説検定




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