すべての仮説検定の構成要素は、次のとおりです。
| コンポーネント | 説明 |
|---|---|
| 帰無仮説(H 0) | 帰無仮説は、差のない仮説として知られています。 例: 実験薬は気休めにすぎません。 帰無仮説が受け入れられるのか、または棄却されるのかは、統計的仮説検定に基づいて決まります。 |
| 対立仮説(H 1) | 帰無仮説が棄却された場合、仮説は受け入れられます。 例: 実験薬は気休め以上の効果があります。 |
| アルファ(α) (別名: 有意水準または第一種の誤り) |
真の場合に帰無仮説が棄却される確率(この値を下回ると、帰無仮説が棄却されます)。 最も一般的なα値は0.01、0.05、および0.10で、それぞれ99％、95％、および90％の信頼度に対応します。 結果は「αで統計的に有意」になります。 |
| 検定統計量 | 仮説検定で使用される、データ セットを減少させる目標値。帰無仮説の下で検定統計量の標本分布を(正確に、または近似的に)計算して、p値を計算できるようにする必要があります。 |
| 自由度 | 指定したサイズの標本の母集団パラメータ(μやσ2など)を推定するために必要な、独立した情報の数。 |
| 臨界値 | 帰無仮説における検定統計量の分布の分位数。棄却領域を決定する際に使用されます。 |
| p_value | 検定結果が、帰無仮説が真であるという仮定の下で観測された検定統計量の結果と同程度以上に極端になる確率。 p値が小さいほど、帰無仮説に反対する証拠は強くなります。 |
| 仮説検定の結果 | 帰無仮説の受け入れまたは棄却。 |