T検定の方法・手順について


こんにちは、株式会社クリエのIT制作部の田中です。
今回は、T検定の方法・手順について紹介します。

1.T検定の方法・手順とは


T検定を用いて仮説検定を行います。手順を理解するために以下の場合で考えます。
“内容量50gのお菓子を生産してます。10個のお菓子を対象に「平均50g」とみていいのか判定する。”

1-1.帰無仮説を立てる

仮説検定は「知りたい事実と反対の主張」を帰無仮説として設定します。今回の場合、「平均は50gである」が帰無仮説です。帰無仮説に対する対立仮説は、「平均は50gではない」です。

1-2.優位水準を設定

帰無仮説を棄却する判断基準となる確率として「有意水準」を設定します。有意水準は、5%を用いるのが一般的です。

1-3.T値を算出

「比較するデータに意味がある差があるかどうか」を示す値「t値」を算出します。今回の場合、お菓子の量の平均値と50gとの差で考えます。T値は((サンプルとして測定したお菓子の内容量の平均値)-50)/(標準誤差)で求めます。

1-4.P値を算出

T値を算出すると、「得たデータの希少性」を示す「P値」が判明します。T分布表を用いて算出します。

1-5.P値と有意水準を比較

算出したP値と有意水準を比較します。有意水準はデータの希少性を判断する基準のため、有意水準よりp値が小さければそのデータは極めて起こりづらいです。

1-6.帰無仮説を棄却

以上から、「平均は50gである」という帰無仮説を棄却出来ます。帰無仮説は「示した事象と反対の事実」なので、帰無仮説が棄却できれば示したい結果が示せます。
この一連の流れを「t検定」と言います

あとがき

今回、T検定の方法・手順について紹介しました。次回から、PythonでのT検定の方法・手順について紹介します。

まとめ

  • T検定の方法・手順について紹介しました。

 
参考:統計の中でも最重要分野のひとつ、t検定について徹底解説!t検定とは?種類と手順を解説!