統計的仮説検定

<p>統計的仮説検定の基本となる帰無仮説と対立仮説の概念を理解する問題です。</p><h4>統計的仮説検定とは</h4><p>統計的仮説検定は、データに基づいて仮説の真偽を統計的に判断する手法です。</p><p class='step'>2つの仮説</p><p><strong>帰無仮説（null hypothesis）：H₀</strong></p><ul><li>「差がない」「効果がない」「関係がない」という仮説</li><li>検定で否定したい仮説</li><li>統計的に棄却することを目指す</li></ul><p><strong>対立仮説（alternative hypothesis）：H₁</strong></p><ul><li>「差がある」「効果がある」「関係がある」という仮説</li><li>研究者が証明したい仮説</li><li>帰無仮説が棄却されたときに採択される</li></ul><p class='step'>この問題の分析</p><p><strong>設定された仮説：</strong> 「新薬には効果がない」</p><p>これは「効果がない」という仮説なので、<strong>帰無仮説</strong>に該当します。</p><p>対応する対立仮説は「新薬には効果がある」となります。</p><div class='key-point'><div class='key-point-title'>仮説設定のポイント</div><ul><li><strong>保守的原則：</strong> 変化がないことを帰無仮説とする</li><li><strong>立証責任：</strong> 効果があることを証明するのは研究者</li><li><strong>統計的判断：</strong> データの証拠が十分なら帰無仮説を棄却</li><li><strong>実用的意味：</strong> 棄却できれば対立仮説を支持</li></ul></div><p>したがって、「新薬には効果がない」という仮説は<strong>帰無仮説</strong>です。</p>