統計学：初学者向けに統計的仮説検定を解説します

この記事はこんな方におススメです

データを分析をしたいが、どこから始めてよいかわからない方
データを仕事に活かしたいが、データの解釈の仕方がわからない方
統計学を体系的に学んだことがない、初学者の方

▶ 統計学の初学者向けに記事を書いています。はじめから読む場合は以下をどうぞ

統計学を学んだことがない初学者を対象にして、基礎から解説していきます。第一回目は記述統計を扱います。記述統計では代表値と散布度の取り扱いに分けて解説していきます。この投稿を最後まで読むと記述統計とは何かがわかり、実際にPythonでコードをかけるようになります。

はじめに

統計学を学んだことがない初学者を対象にして、基本から解説しています。今回は「統計的仮説検定」を扱います。まず仮説を立て、仮説が正しいかを統計的に判断することをいいます。まず基本的な検定を紹介したあとに、統計的仮説検定の流れまで説明します。この記事を読むことで検定をどのようなものに適用できるか、どのようは手順でおこなうかがわかるようになります。

統計的仮説検定

検定の例

まず、統計的仮説検定で扱うことができる基本的な検定の例を紹介します。

２群の比率差の検定
2つの標本があるときに、各標本の背後にある母集団の比率が同じといえるのかどうかを検定する
連関の検定
カテゴリ変数間の相関（連関という）があるかどうかを検定する
2群の平均値差の検定
2つの標本があるときに、各標本の背後にある母集団の平均値に差があるかどうかを検定する
2群の等分散の検定
2つの標本があるときに、各標本の背後にある母集団の分散に差があるかどうかを検定する
正規性の検定
ある標本の背後にある母集団が正規分布といえるかどうかを検定する

帰無仮説と対立仮設

統計的仮説検定では、まず仮説をたてるのでしたね。まずはじめに「帰無仮説」と「対立仮設」の２つの仮設をたてます。そして「帰無仮説」が正しいという仮定の下に標本観察を進めていき、この仮説を否定できれば「対立仮設」が成立させます。

帰無仮説
棄却することを狙っている仮説
対立仮設
成立することを狙っている仮説

まとめ

今回は統計的仮説検定の流れと用語を整理しました。統計的仮説検定ではまず、仮説を立てます。仮説には、棄却することを狙っている仮説（＝帰無仮説）と成立することを狙っている仮説（＝対立仮設）があるのでしたね。帰無仮説が正しいという仮定のもとで標本観察を進めていき、この仮説を否定できれば「対立仮説」を成立させる、という流れになります。