仮説検定の 4 つの実際の例

によるベンジャミン・アンダーソン博士 7月 25, 2023 ガイド 0コメント

統計学では、仮説検定は、母集団パラメーターに関する仮説が正しいかどうかを確認するために使用されます。

実際の仮説検定を実行するには、研究者は母集団からランダムなサンプルを取得し、帰無仮説と対立仮説を使用してサンプルデータに対して仮説検定を実行します。

仮説検定のp 値が一定の有意水準 (例: α = 0.05) を下回っている場合、帰無仮説を棄却し、対立仮説が正しいと言える十分な証拠があると結論付けることができます。

次の例は、現実世界で仮説検定が使用されるいくつかの状況を示しています。

仮説検定は、新しい治療法、肥料、殺虫剤、化学物質などを判断するために生物学でよく使用されます。成長、持久力、免疫力などの向上につながります。植物や動物で。

たとえば、生物学者が、特定の肥料を使用すると、植物は通常よりも 1 か月で成長し、現在 20 インチ成長すると考えたとします。これをテストするために、彼女は研究室の各植物に 1 か月間肥料を適用しました。

次に、次の仮説を使用して仮説検定を実行します。

検定の p 値が一定の有意水準 (例: α = 0.05) を下回る場合、帰無仮説は棄却され、肥料が植物の成長を増加させると結論付けることができます。

仮説検定は、新しい治療法、薬剤、手順などを決定するために臨床試験でよく使用されます。患者の転帰の向上につながります。

たとえば、医師が新薬には肥満患者の血圧を下げる効果があると考えているとします。これをテストするために、1か月間新薬を使用する前後で40人の患者の血圧を測定できるようになります。

次に、次の仮定を使用して仮説検定を実行します。

検定の p 値が特定の有意水準 (例: α = 0.05) を下回る場合、帰無仮説は棄却され、新薬が血圧の低下を引き起こすと結論付けることができます。

仮説検証は、新しい広告キャンペーンやマーケティング手法などを判断するためにビジネスでよく使用されます。働くでしょう。売上アップにつながります。

たとえば、ある企業がデジタル広告により多くの資金を投じることが売上の増加につながると信じているとします。これをテストするために、同社は 2 か月間にわたってデジタル広告への支出を増やし、データを収集して全体の売上が増加したかどうかを確認できます。

次の仮説を使用して仮説検定を実行できます。

検定の p 値が一定の有意水準 (例: α = 0.05) を下回る場合、企業は帰無仮説を棄却し、デジタル広告の増加が売上の増加につながると結論付けることができます。

仮説検証は、新しいプロセス、技術、方法などを判断するために製造工場でもよく使用されます。結果的に不良品の発生数も変化します。

たとえば、ある製造工場が、月あたりに生産される欠陥のあるウィジェットの数 (現在 250 個) が新しい方法によって変わるかどうかをテストしたいとします。これをテストするには、使用前と使用後に生成される欠陥のあるウィジェットの平均数を測定できます。。新しいメソッドを1か月続けます。

次に、次の仮説を使用して仮説テストを実行できます。

検定の p 値が特定の有意水準 (例: α = 0.05) を下回る場合、工場は帰無仮説を棄却し、新しい方法により月ごとに生産される欠陥のあるウィジェットの数が変化すると結論付けることができます。

私はベンジャミンです。退職した統計教授から、専任の Statorials 教育者になりました。統計分野における豊富な経験と専門知識を活かして、私は Statorials を通じて学生に力を与えるために自分の知識を共有することに尽力しています。もっと知る