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※ ChatGPTを利用し、要約された質問です(原文:t検定について教えてください)
t検定の基礎と帰無仮説について
このQ&Aのポイント
- t検定は2標本の分布の等しさを検定する統計手法です。
- 帰無仮説は、「2標本の平均が等しい」という仮説です。
- 危険率1%での検定では、帰無仮説が棄却されることはなく、5%の検定では帰無仮説が棄却されることがある場合があります。
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質問者が選んだベストアンサー
帰無仮説は質問者さんの例では、2標本の平均は等しいです。危険率は”仮説が正しいのにも拘わらず棄却される”危険性の意味です。これを第1種の誤りといいます。 t分布表を見て下さい。どの自由度でも危険率が小さい方がtが大きいです。それだけ棄却されにくくなります。よって危険率1%なら甘い判定基準になりますから仮説が棄却されません。逆に危険率を上げるとH0が棄却され易くなります。