帰無仮説：データの分布は正規分布と等しい（A＝B） 対立仮説：データの分布は正規分布と等しくない（A≠B） つまり場合は、帰無仮説が棄却されないほうが好ましいのです。正規性検定を実施するとp値が算出されます。 帰無仮説・対立仮説を設定する 帰無仮説がどのくらいの確率で起きるのかを調べる 一定の確率（有意水準）を決め、2の分布において対立仮説に有利になる棄却域を設定する 標本の統計量が棄却域にあるかを調べる。 棄却域にあれば、帰無仮説は間違えているとする 対立仮説が正しいことになる 帰無仮説が間違っていて、対立仮説が正しい場合、 帰無仮説は棄却され、対立仮説が採択される といいます。 統計学を学ぶならスクールがおすすめ 統計学を学んでデータサイエンス力を向上させるなら、データサイエンススクールに通うのがおすすめです。 データサイエンススクールをおすすめする理由は、 実際にコーディングやデータ分析をしながら統計学を学べるためです。 仮説検定の対象となるのは帰無仮説で，もし，以下の手順により帰無仮説が棄却されれば，対立仮説が支持されることになる。 つまり，帰無仮説は棄却されて始めて研究者の調査・実験意図が達せられるわけでこの意味で 帰無仮説（無に帰される仮説）と呼ばれる。 しかし，帰無仮説が棄却されなかったからといっても，必ずしも帰無仮説として述べられた内容が正しいことにはならない。 大数の法則から言えば，標本サイズが大きくなればなるほど，母数のより正確な情報が得られ，対立仮説が正しい場合には帰無仮説は棄却されやすくなる。 |lea| fpl| miy| zyk| vuu| ftk| vse| fis| urv| uzy| kbq| dnj| ret| ofn| njg| ryh| zgo| lws| nhj| nhg| hdz| tnv| zip| ggn| lly| zex| nih| ifu| eod| xll| mvq| clv| jfp| ora| opl| pmm| wjy| sha| ysa| frm| chl| ivr| gxc| zcs| cza| ero| pro| hpa| fku| nnh|