仮説検定

##仮説検定とは何ですか？

仮説テストは、アナリストが人口パラメータに関する仮定をテストする統計上の行為です。アナリストが採用する方法は、使用するデータの性質と分析の理由によって異なります。

仮説検定は、サンプルデータを使用して仮説の妥当性を評価するために使用されます。このようなデータは、より多くの母集団から、またはデータ生成プロセスから取得される場合があります。以下の説明では、これらの両方の場合に「母集団」という単語を使用します。

##仮説検定のしくみ

仮説検定では、帰無仮説の妥当性に関する証拠を提供することを目的として、アナリストが統計サンプルを検定します。

統計アナリストは、分析対象の母集団のランダムなサンプルを測定および調査することにより、仮説をテストします。すべてのアナリストは、ランダムな母集団サンプルを使用して、ヌル仮説と代替仮説の2つの異なる仮説をテストします。

ヌル仮説は通常、母集団パラメーター間の同等性の仮説です。たとえば、帰無仮説は、母集団の平均リターンがゼロに等しいと述べている場合があります。対立仮説は、事実上、帰無仮説の反対です（たとえば、母集団の平均リターンはゼロに等しくありません）。したがって、それらは相互に排他的であり、1つだけが真になる可能性があります。ただし、2つの仮説のうちの1つは常に真になります。

###仮説テストの4つのステップ

すべての仮説は、次の4つのステップのプロセスを使用してテストされます。

1.最初のステップは、アナリストが2つの仮説を述べて、1つだけが正しくなるようにすることです。

1.次のステップは、データがどのように評価されるかを概説する分析計画を策定することです。

3番目のステップは、計画を実行し、サンプルデータを物理的に分析することです。
4番目の最後のステップは、結果を分析してnull仮説を拒否するか、データが与えられた場合にnull仮説が妥当であると述べることです。

##仮説テストの実際の例

たとえば、ある人がペニーが頭に着地する可能性が正確に50％であることをテストしたい場合、帰無仮説は50％が正しいというものであり、対立仮説は50％が正しくないというものです。

数学的には、ヌル仮説はHo：P=0.5として表されます。代替の仮説は「Ha」として示され、ゼロの仮説と同じですが、等しい符号が打ち抜かれ、50％に等しくないことを意味します。

100コインフリップのランダムサンプルが取得され、ヌル仮説がテストされます。 100個のコインフリップが40個のヘッドと60個のテールとして分散されていることがわかった場合、アナリストは、ペニーがヘッドに着地する可能性が50％でないと想定し、ヌル仮説を拒否して代替仮説を受け入れます。

一方、48のヘッドと52のテールがあった場合、コインは公平であり、それでもそのような結果を生み出す可能性があります。ヌル仮説が「受け入れられる」このような場合、アナリストは、期待される結果（50ヘッドと50テール）と観察された結果（48ヘッドと52テール）の違いは「偶然だけで説明できる」と述べています。

##ハイライト

-仮説検定は、サンプルデータを使用して仮説の妥当性を評価するために使用されます。

-テストは、データが与えられた場合、仮説の妥当性に関する証拠を提供します。

-統計アナリストは、分析対象の母集団のランダムなサンプルを測定および調査することにより、仮説をテストします。