仮説検定

１．⁽¹⁾帰　無仮説H₀と⁽²⁾対　立仮説H₁の設定:  統計的仮説検定を行う際の手順は，最初に２つの仮説を設定する． ⁽¹⁾ 仮説とは「調査や実験で期待する結果が発生しない」と仮定するものである． ⁽²⁾ 仮説は「調査や実験で期待する結果が発生する」と仮定するものである．

３．⁽³⁾　P 値の計算: 計算した統計量を使って， ⁽³⁾ 値を求める． ⁽³⁾ 値とは、観測されたデータが、帰無仮説が正しい場合にどれくらい珍しいかを示す値である．

４．⁽⁴⁾有　意水準の設定: p値を使って結論を導くためには，あらかじめ， ⁽⁴⁾ 水準を設定する必要がある． ⁽⁴⁾ 水準とは，「これ以下なら 帰無仮説を棄却しても良い」という基準のことである． 一般的には5%（0.05）や1%（0.01）が使われる．

５．p値と 有意水準の比較:  p値が有意水準より小さい場合， 帰無仮説を⁽⁵⁾棄却する．このとき， 対立仮説が正しいと結論づけられる．一方で， p値が有意水準より大きい場合， 帰無仮説を ⁽⁵⁾ せず， 対立仮説も支持しないことになる．これは，検定が⁽⁶⁾背理法という方法を使っているからである．

問１　帰無仮説H₀と対立仮説H1はなんでしょうか？

問２　検定統計量 Z値 を求めなさい．

問３　p値を求めよう．

問４　この工場で生産されるポテトチップの重さは60gであるといっていいだろうか

問５　抽出した100袋の標本に基づいて，ポテトチップの平均重さが60gでないと判定される確率は何％だろうか？