Null Hypothesis 帰無仮説　顧客デジタルエクスペリエンス用語集オムニチャネルコマース・D2Cブランドの成長のために

2024年4月7日

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帰無仮説(きむ‐かせつ)とは

帰無仮説は、2 つのグループ間に差がない、または 2 つの変数間に関連性がないというステートメントです。言い換えれば、帰無仮説は、観察された差異は偶然によるものであると仮定します。

たとえば、新しいダイエット薬が人々の体重を減らすのに役立つかどうかをテストしていると想像してください。帰無仮説は、錠剤は体重減少に効果がないということになります。グループに錠剤を与えても体重が減らなかったとしても、その錠剤が効果がないと断言することはできません。もしかしたら、その錠剤の効果が不十分だったのかもしれませんし、あるいは特定のタイプの人にしか効かないのかもしれません。

薬が効くかどうかを知るには、対照実験を行う必要があります。あるグループの人々には錠剤を与え、別のグループ (対照グループ) には与えません。ピルを服用した人の体重が、服用しなかった人よりも多く減った場合、ピルは効果があったと言えるでしょう。

帰無仮説は統計的検定の開始点であるため重要です。統計的テストは、研究結果が偶然によるものなのか、それとも意味があるのかを判断するために使用されます。

帰無仮説が真である場合、グループ間で観察される差異は偶然によるものです。差が統計的に有意であるとみなされるためには、その差が偶然に発生した可能性が低い必要があります。通常、有意水準は 0.05 に設定されます。これは、結果が偶然によるものである確率が 5% であることを意味します。

帰無仮説が偽である場合、観察された差異は偶然によるものではない可能性があります。言い換えれば、グループ間には統計的に有意な差があるということです。

通常、帰無仮説は H0 で示され、対立仮説は H1 で示されます。対立仮説は帰無仮説の逆であり、2 つのグループ間に差異がある、または 2 つの変数間に関連性があることを示します。

帰無仮説を棄却すべきかどうかを判断するために、統計検定が使用されます。これらの検定では、帰無仮説が正しい場合に研究結果が観察される確率である p 値が計算されます。 p 値が 0.05 未満の場合、帰無仮説は通常棄却されます。

帰無仮説は統計における重要な概念であり、統計検定を実行する前に帰無仮説を立てる方法を理解することが重要です。

なぜ帰無仮説を使用するのか

帰無仮説を使用する理由はたくさんあります。

帰無仮説により、特定の命題をテストすることができます。
帰無仮説により、予測に使用できる統計モデルをセットアップできるようになります。
帰無仮説により、私たちの研究結果をこれまでに実施された他の研究と比較することができます。
最も重要なことですが、帰無仮説はタイプ I の誤りを防ぎます。タイプ I の誤りは、帰無仮説が実際には真であるにもかかわらず、帰無仮説を棄却することです。このエラーは誤検知の結果につながる可能性があり、非常にコストがかかり、多大な損害を引き起こす可能性があります。

帰無仮説は、統計および科学研究において非常に重要な概念です。これにより、特定の命題をテストし、統計モデルに基づいて予測を行うことができます。さらに、帰無仮説は、非常にコストがかかる可能性があるタイプ I エラーから保護します。

帰無仮説を特定するにはどうすればよいですか

帰無仮説を特定するには、研究が何を比較しようとしているのかを理解する必要があります。たとえば、2 つのグループの生徒の平均数学スコアを比較する場合、帰無仮説は 2 つのグループのスコアに差がないということになります。

帰無仮説を特定したら、それを反証する証拠を探し始めることができます。この証拠は、実験、調査、観察研究など、さまざまな情報源から得ることができます。帰無仮説を反証する十分な証拠が見つかった場合は、帰無仮説を棄却して、より正確な仮説を選択できます。

帰無仮説を拒否する場合

帰無仮説は広範囲に影響を与える可能性があるため、帰無仮説をいつ棄却するかを知ることが重要です。帰無仮説は、2 つのグループ間に差がない、または特定の効果が存在しないというステートメントです。帰無仮説を棄却するということは、グループ間に差がある、または効果が存在すると信じることを意味します。

違いや効果の存在をテストする方法はいくつかあります。 1 つの方法は、統計検定を使用することです。これらのテストにより、帰無仮説が棄却できるかどうかがわかります。検定に関連付けられた p 値 (確率値) が 0.05 未満の場合、帰無仮説を棄却できます。これは、グループ間の差異が偶然によるものである可能性は 5% 未満であることを意味し、したがって、その差異は本物であると 95% の信頼度で言えるでしょう。

帰無仮説を棄却するかどうかを決定するもう 1 つの方法は、効果の大きさを調べることです。効果の大きさは、2 つのグループ間の差がどのくらい大きいかを示す尺度です。効果量が大きい場合、その違いは単なる偶然によるものではなく、実際にある可能性が高くなります。たとえば、グループ A のテストの平均点が 80 点で、グループ B の平均点が 60 点の場合、グループ間の差は 20 点になります。これは大きな効果量であると考えられます。

一般に、帰無仮説を否定する証拠が非常に強い場合にのみ、帰無仮説を棄却する必要があります。確信が持てない場合は、用心深く誤り、帰無仮説を棄却しないことが常に最善です。これは、帰無仮説が実際に真であるときに帰無仮説を棄却することは、帰無仮説が偽であるときに帰無仮説を棄却できないことよりもはるかに深刻であるためです。帰無仮説が真である場合にその帰無仮説を棄却することをタイプ I 過誤と呼び、帰無仮説が偽である場合に帰無仮説を棄却しないことをタイプ II 過誤と呼びます。

なぜ帰無仮説を拒否するのか

2 つのグループ間に差異があることが証拠によって示されている場合、帰無仮説は棄却されます。私たちがこれを行うのは、目に見える違いが偶然によるものではないことを確認したいからです。

帰無仮説を棄却することが重要である理由はいくつかあります。まず、実際にグループ間に差がある場合に帰無仮説を受け入れると、重要な発見を見逃してしまう可能性があります。第 2 に、帰無仮説を常に棄却すると、偽陽性、つまり本物のように見える違いが実際には偶然によるものであることが見つかる可能性があります。

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