仮説検定はDS検定で必出。帰無仮説・対立仮説・p値の関係を腹落ちさせます。
p値ってよく聞くけどさ、結局なに表してるの?
いい質問。
p値は『帰無仮説が正しいと仮定したとき、観測データ以上に極端な結果が偶然得られる確率』よ。
仮説検定は次の手順で進めるわ。
(1)帰無仮説H₀と対立仮説H₁を立てる、(2)有意水準αを決める(通常0.05)、(3)検定統計量とp値を計算、(4)p値<αならH₀を棄却。
帰無仮説と対立仮説…しずく、ごっちゃになっちゃいますぅ。
覚え方: H₀=『差はない・効果はない・無である』、H₁=『差がある・効果がある』。 検定はH₀を否定する形で議論するの。
じゃあさ、p=0.03だったらどう判断するの?
α=0.05とすればp=0.03<0.05なので H₀を棄却=『有意な差がある』と結論する。 α=0.01なら p=0.03>0.01でH₀を棄却できない。
よくある誤解として、p値は『H₀が正しい確率』ではないこと。
あくまで『H₀のもとで観測データが偶然得られる確率』なの。
うぅ〜ん…ややこしいですねぇ…
もう1つの誤解として、p値が大きいからといって『H₀が正しい』とは言えない。
あくまで『H₀を棄却する根拠が足りない』と結論する。 統計学は『差がない』を証明できないの、これは構造的な性質。
なるほど〜、無いことを示すのは難しいんだね。
DS検定では『p値の正しい解釈』を問う問題が頻出よ。 H₀が正しい確率 ≠ p値、有意でない ≠ 等しい、を意識して。
えへへ、ちゃんと覚えますぅ♪
確認クイズ
p値の正しい解釈はどれか。
- 帰無仮説が正しい確率
- 対立仮説が正しい確率
- 帰無仮説が正しいとき、観測データ以上に極端な結果が偶然得られる確率
- 効果の大きさそのもの
こたえを見る
正解: 3. 帰無仮説が正しいとき、観測データ以上に極端な結果が偶然得られる確率
帰無仮説が正しいとき、観測データ以上に極端な結果が偶然得られる確率がp値の正しい定義です。p値=H₀が正しい確率ではないので、誤解に注意しましょう。