統計-仮説検定
統計的仮説は、真である場合とそうでない場合がある母集団に関する仮定です。仮説検定は、統計学者が統計的仮説を受け入れるか拒否するために使用する一連の正式な手順です。統計的仮説には2つのタイプがあります。
Null hypothesis, ${H_0}$ -偶然の基礎の仮説を表します。
Alternative hypothesis, ${H_a}$ -ランダムではない原因の影響を受ける観測値の仮説を表します。
例
コインが公平でバランスが取れているかどうかを確認したいとします。対立仮説は、半分のフリップが頭と半分の尾の意志であると言うかもしれませんが、対立仮説は、頭と尾のフリップが非常に異なるかもしれないと言うかもしれません。
たとえば、コインを50回裏返した場合、40のヘッドと10のテールが発生します。結果を使用して、帰無仮説を棄却する必要があり、証拠に基づいて、コインはおそらく公平でバランスが取れていないと結論付けます。
仮説検定
次の正式なプロセスは、サンプルデータに基づいて、帰無仮説を棄却するかどうかを決定するために統計学者によって使用されます。このプロセスは仮説検定と呼ばれ、次の4つのステップで構成されます。
State the hypotheses-このステップでは、帰無仮説と対立仮説の両方を述べます。仮説は、相互に排他的であるように述べる必要があります。一方が真の場合、もう一方は偽でなければなりません。
Formulate an analysis plan-分析計画は、サンプルデータを使用して帰無仮説を評価する方法を説明することです。評価プロセスは、単一の検定統計量に焦点を合わせています。
Analyze sample data -分析計画に記載されている検定統計量の値を見つけます（平均スコア、比率、t統計量、zスコアなどのプロパティを使用）。
Interpret results-分析計画に記載されている決定を適用します。検定統計量の値が帰無仮説に基づいている可能性が非常に低い場合は、帰無仮説を棄却します。