まず、ポピュレーションパラメータに関する特定の主張が提案されます。主張は研究課題に基づいており、簡単な形式で述べられています。さらに、請求項に対する反対の声明も述べられています。これらのステートメントは、帰無仮説と対立仮説として機能することができます: 帰無仮説は中立的なステートメントであり、対立仮説は方向性を持つことができます。対立仮説は、母集団パラメータに関する特定の方向を含む場合、元の主張にもなり得ます。

仮説が述べられると、それらは象徴的に表現されます。慣例として、帰無仮説には等式記号が含まれ、対立仮説には>、<、または≠記号が含まれる場合があります。

仮説検定を進める前に、適切な有意水準を決定する必要があります。有意水準を95%(0.95)または99%(0.99)の水準に設定することは、一般的なコンセンサスです。ここで、αはそれぞれ0.05または0.01になります。

次に、適切な検定統計量を特定します。比率と平均 (母標準偏差がわかっている場合) は z 統計量です。平均値では、母標準偏差が不明な場合はt統計量であり、分散(またはSD)値ではカイ2乗統計量です。

検定統計量を計算した後、電子的に、またはそれぞれのP値テーブルからP値を見つけ、それを事前に決定された有意水準と比較します。P値が事前に決定された有意水準より小さい場合は、帰無仮説を棄却します。

仮説または母集団の特性からの元の主張の解釈は、P値に基づいている必要があります。

Transcript

P値法では、棄却限界値の代わりに計算されたP値を使用して、仮説に関する決定を下します。

最初のステップとして、仮説が述べられ、象徴的に表現されます。

母集団の比率、平均、または標準偏差を検定するために、帰無仮説と対立仮説は次のように表されます。

次のステップとして、有意水準αが決定され、通常は0.05または0.01のいずれかです。

さらに、適切な検定統計量が選択され、サンプルデータを使用して計算されます。

この検定統計量は、P値を直接計算するために使用されます。

P値は、サンプルデータから取得した値と少なくとも同じ極端な検定統計値を取得する確率です。与えられた検定統計量とP値を示す分布をプロットできます。

計算された P 値が決定された有意水準と等しいか小さい場合は、帰無仮説を棄却し、それ以外の場合は帰無仮説を棄却しません。

Key Terms and definitions

Hypothesis Testing – Process of making inferences about population parameters using sample data.
P-value – A measure of the strength of evidence against the null hypothesis.
Null Hypothesis – A neutral claim about a population parameter.
Alternative Hypothesis – A contrasting claim to the null hypothesis about a population parameter.
Test Statistic – Calculated from the sample data for decision making.

Learning Objectives

Define Hypothesis Testing – Understand the process and importance (e.g., Hypothesis Testing).
Contrast Null Hypothesis vs Alternative Hypothesis – The key differences and roles (e.g., hypotheses).
Explore P-value Method – Understand how to calculate and interpret P-value (e.g., P-value calculation).
Explain the Decision Making – How the P-value affects decision in hypothesis testing.
Apply in Context – Use these concepts in real scenarios of hypothesis testing.

Questions that this video will help you answer

How is hypothesis testing conducted using the P-value method?
What role does the P-value play in hypothesis testing?
How do we make a decision based on the P-value in hypothesis testing?

This video is also useful for

Students – Comprehend how the P-value method enhances statistical learning.
Educators – Provides a clear framework for teaching the P-value method in hypothesis testing.
Researchers – Significant in designing and interpreting empirical studies.
Statistics Enthusiasts – Enhances understanding of statistical analysis and decision making.