検定

・帰無仮説(検定仮説)
■	ある現象が偶然に生じているとする仮説。 その現象が生じる確立がどの程度であるかを考え、実際の仮説である対立仮説を証明する。 対立仮説を直接証明する計算は不可能であるため、計算可能である帰無仮説(偶然生じると考えるため、計算可能)を棄却することにより対立仮説を証明する。

・第一種過誤(第一種の誤り)／第二種過誤(第二種の誤り)
■	帰無仮説が正しいのにもかかわらず棄却することを第一種過誤、帰無仮説が誤っているのにもかかわらず採択してしまうことを第二種過誤という。 帰無仮説を棄却しても残っている誤りの確率を危険率といい、有意水準(α＜アルファ＞)の設定により、第一種過誤の発生する確率を調整している。 また、第二種過誤が起こる確立をβ(ベータ)で示す。

・検定力
■	対立仮説(いいたいこと)をどれくらい正しく「正しい」と判断しているかということであり、１−β(ベータ)がその確率である。 「実際に」帰無仮説(いいたくないこと)がどうであったか 正しかった 誤りであった 人 間 の 判 断 棄却 (いいたいことをいう) 第一種過誤　α(アルファ) 有意水準 危険率　p値 正しい決定 １−β(ペータ) 検定力 採択 (いいたくないことをいう) 正しい決定 １−α(アルファ) 第二種過誤 β(ベータ) ※ ともに縦の列が足して１の確率になる。 実際に帰無仮説が正しいか、誤りであるかのどちらかしかありえないため、縦の列はどちらかにしかならない。 またα(アルファ)を小さくするとβ(ベータ)が大きくなる(検定力が下がる)可能性があり、 逆にβ(ベータ)を小さくするとα(アルファ)が大きくなる可能性が高まるという、トレードオフの関係が両者にある。