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
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。
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。
対応試験
DS検定
関連する表記: 仮説検定 / Hypothesis Testing / 検定 / p値
関連問題で復習
DS検定データサイエンス
「仮説検定」を実務で使う場面の対応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
「仮説検定」に関する判断として最も避けるべきものはどれか。
DS検定データサイエンス
データサイエンス領域で扱う「仮説検定」の説明として最も適切なものはどれか。
G検定AIに必要な数理・統計知識
統計的仮説検定におけるp値の説明として、最も適切なものはどれか。
DS検定基盤
基盤領域で扱う「データリテラシー」の説明として最も適切なものはどれか。
DS検定基盤
基盤領域で扱う「KPIとKGI」の説明として最も適切なものはどれか。
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基盤領域で扱う「論理的思考」の説明として最も適切なものはどれか。
DS検定基盤
基盤領域で扱う「仮説思考」の説明として最も適切なものはどれか。
関連用語
FujiCertの用語解説は、各試験の公式問題ではなく、学習者が問題演習で つまずきやすい観点を整理した非公式の学習支援コンテンツです。