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Chapter 9: Hypothesis Testing
9.5:
仮説検定の種類
仮説検定には、右裾、左裾、両裾の3種類があります。
帰無仮説と対立仮説が述べられると、帰無仮説は対立仮説が検定される中立的なステートメントであることが観察されます。対立仮説は、代わりに特定の方向性を持つ主張です。帰無仮説が p = 0.5 を主張する場合、対立仮説はこれに反対するステートメントであり、p > 0.5、p < 0.5、または p ≠ 0.5 のいずれかを配置できます。これらすべての対立仮説ステートメントでは、不等式記号は仮説の方向を示しています。仮説で述べられている方向に基づいて、与えられた母集団パラメータに対して仮説検定のタイプを決定できます。
対立仮説が p を 0.5 >主張する場合 (‘より大きい記号に注意) と、臨界領域は確率分布曲線の右側に落ちます。この場合、右側仮説検定が使用されます。
対立仮説が p < 0.5 を主張する場合 (「より小さい」記号に注意)、臨界領域は確率分布曲線の左側に位置します。この場合、左裾仮説検定が使用されます。
対立仮説 p ≠ 0.5 の場合、明確な方向を決定することはできないため、臨界領域は確率分布曲線の両側に落ちます。この場合、両側検定を使用する必要があります。
ある品種の健康なリンゴとかさぶたのリンゴの割合についての主張をテストする例を考えてみましょう。
この場合、帰無仮説は、品種が健康なリンゴとかさぶたのリンゴを同数生産するため、述べられます。
ここでは、対立仮説を3つの方法で表現することができ、それに基づいて仮説検定の種類が決定されます。
対立仮説を述べる1つの方法は、品種はかさぶたのリンゴよりも健康なリンゴを生産するということです。この場合、クリティカル領域が分布の右裾にあるため、右裾仮説検定が適用されます。
栽培品種が健康なリンゴの数が少ないと述べるとき、重要な領域は分布の左裾になります。ここでは、左裾仮説検定が当てはまります。
仮説の方向性が不確実な場合、その栽培品種は健康なリンゴとかさぶたのリンゴを不均等に生産していると述べることができます。臨界領域は両側に等しく位置するため、両側仮説検定が適用されます。
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