<p>検定統計量の概念と役割を理解する問題です。</p><h4>検定統計量とは</h4><p>検定統計量（test statistic）は、標本データから計算される統計量で、帰無仮説の真偽を判断するために用いられます。</p><p class='step'>検定統計量の特徴</p><p><strong>計算方法：</strong></p><p>標本データから特定の公式により計算されます。例えば：</p><ul><li>Z統計量：$Z = \frac{\bar{X} - \mu_0}{\sigma/\sqrt{n}}
lt;/li><li>t統計量：$t = \frac{\bar{X} - \mu_0}{s/\sqrt{n}}
lt;/li></ul><p><strong>分布：</strong></p><p>帰無仮説が真のとき、検定統計量は既知の確率分布に従います：</p><ul><li>正規分布（Z分布）</li><li>t分布</li><li>χ²分布</li><li>F分布など</li></ul><p class='step'>検定統計量の役割</p><p><strong>判定プロセス：</strong></p><ol><li>標本データから検定統計量を計算</li><li>帰無仮説下での検定統計量の分布を確認</li><li>観測された値が棄却域にあるかを判定</li><li>または、p値を計算して有意水準と比較</li></ol><div class='key-point'><div class='key-point-title'>検定統計量の重要性</div><ul><li><strong>標準化：</strong> 異なるデータセットを同じ基準で比較可能</li><li><strong>確率計算：</strong> 既知の分布により確率を正確に計算</li><li><strong>客観的判断：</strong> 主観に依らない統計的判断が可能</li><li><strong>一般化：</strong> 様々な検定に応用可能な汎用的概念</li></ul></div><p class='note'>検定統計量は、生の観測データを統計的判断に適した形に変換する重要な役割を果たします。適切な検定統計量の選択は、検定の妥当性に直結します。</p><p>したがって、検定統計量は<strong>標本データから計算される統計量で、仮説の真偽を判断するために用いる</strong>ものです。</p>