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。
