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。
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