仮説検定は、検定対象となるデータセットについていくつかの前提を置きます。これらの前提が満たされている場合にのみ、検定結果から導かれる結論は妥当になります。前提の一部は検定の種類によって異なりますが、他の前提はすべての仮説検定に共通です。
次のうち、仮説検定に共通する前提に当てはまるのはどれですか。
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仮説検定はどのように機能し、どんな問題を解決できるのでしょうか?その答えを探るために、1標本の比率検定のワークフローをたどります。その過程で、zスコア、p値、偽陰性と偽陽性のエラーといった重要な概念に触れます。
このチャプターでは、t検定を使って2つのグループ間の平均の差を検定し、さらにANOVAとペアごとのt検定を用いて2つ以上のグループへと拡張します。
ここでは、2つのグループ間で比率の差を検定する比率検定に取り組みます。ハンズオンの演習を通して、比率検定を2つ以上のグループに拡張するカイ二乗独立性検定を学び、さらに1標本の場合に戻ってカイ二乗適合度検定を行います。
最後に、パラメトリックな仮説検定が仮定している前提を学び、それらが満たされないときに非パラメトリック検定をどのように活用できるかを見ていきます。
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