データ・DX

仮説検定とは?

読み: かせつけんてい英語: Hypothesis Testing更新日: 2026-06-26

仮説検定とは、データから、仮説が偶然だけで説明できるかを統計的に判断する方法です。

DS検定

関連表記: 仮説検定 / Hypothesis Testing / 検定 / p値

試験で問われるポイント

  • 帰無仮説、対立仮説、有意水準、p値を押さえます。
  • 差があるかどうかを判断する場面で使います。
  • 有意差と実務上の重要性は分けて考えます。

具体例

新しい施策で購入率が上がったかを、データから検定します。

混同しやすい点

  • p値が小さければ効果が大きいと考える。
  • 検定結果だけで因果関係が証明されると考える。

関連問題で復習

DS検定データサイエンス

仮説検定と95%信頼区間の説明として、最も適切なものはどれか。

DS検定データサイエンス

確率の説明として最も適切なものはどれか。

DS検定データサイエンス

推定に関する記述として誤っているものはどれか。

DS検定データサイエンス

施策AとBの平均に差がないという帰無仮説を、有意水準5%で検定したところp値は0.03だった。最も適切な判断はどれか。

G検定AIに必要な数理・統計知識

新モデルの誤り率が従来より低いかを検定する。帰無仮説を『誤り率は低下していない』、対立仮説を『誤り率は低下した』とし、有意水準0.05でp値0.03を得た。最も適切な判断はどれか。

DS検定基盤

ある施策のCVRはA案4.0%(対象100件)、B案3.8%(対象10,000件)だった。判断として最も適切なものはどれか。

DS検定データサイエンス

同じ従業員30人について研修前後の作業時間を測定した。各人の前後差は概ね正規分布とみなせる。『研修後に平均作業時間が短くなる』という方向を事前に仮説として定めており、母分散は未知である。平均の変化を検定する方法として最も適切なものはどれか。

G検定ディープラーニングの応用例

表形式の離職予測モデルについて、個々の予測理由とモデル全体の特徴重要度を調べたい。最も適切な方針はどれか。

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