仮説検定の第 1 段階は，検定すべき母数についての仮説を立てることである。 研究者はある理論から予想される事実を証明するために，調査または実験を行い，データを収集する。 この際の作業仮説（または実験仮...

帰無仮説が誤っている場合に，帰無仮説を棄却できる確率。第 2 種の過誤を犯す確率を β とすると，検出力=1-β である。詳しくは，検定の概念を参照のこと。

帰無仮説が誤っている場合に，帰無仮説を棄却できる確率。第 2 種の過誤を犯す確率を β とすると，検出力=1-β である。詳しくは，検定の概念を参照のこと。

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2020/06/29 01:12 UTC 版)「二項分類」の記事における「仮説検定」の解説従来からの仮説検定では、検定者は帰無仮説と対...

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/12/15 08:28 UTC 版)「ファミリーワイズエラー率」の記事における「FWER」の解説FWERはファミリーの中の少...

例題： 「標本の大きさが 24，ケンドールの順位相関係数が 0.493 のとき，母相関係数が 0 であるかどうか検定しなさい。」検定手順： 前提 帰無仮説 H0：「母相関係数 ＝ 0」。 対立仮説 H...

帰無仮説 H0: 「bi ＝ 0（ i = 1， 2， ... ， p ）」。対立仮説 H1: 「bi ≠ 0（ i = 1， 2， ... ， p ）」。有意水準 α で両側検定を行う（ 片側検定も...

帰無仮説 H0: 「分析に使用した独立変数で，従属変数は説明できない」。対立仮説 H1: 「分析に使用した独立変数で，従属変数は説明できる」。有意水準 α で両側検定を行う（ 片側検定は定義できない ...

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/02/21 23:08 UTC 版)「第一種過誤と第二種過誤」の記事における「Mosteller」の解説1948年にフレデリ...

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/03/30 06:53 UTC 版)「ウェルチのt検定」の記事における「統計検定」の解説tおよび ν {\di...