完全ガイド: excel での仮説検証

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を検定するために使用されます。

扱うデータの種類と分析の目的に応じて、実行できる仮説テストにはさまざまな種類があります。

このチュートリアルでは、Excel で次のタイプの仮説テストを実行する方法について説明します。

• サンプル t 検定
• 2 サンプルの T 検定
• 対応のあるサンプルの t 検定
• 1 つの割合の Z 検定
• 2 つの比率の Z 検定

さあ行こう！

例 1: Excel での t 検定の例

1 サンプル t 検定は、母集団の平均が特定の値に等しいかどうかを検定するために使用されます。

たとえば、植物学者が特定の植物種の平均高さが 15 インチに等しいかどうかを知りたいとします。

これをテストするために、彼女は 12 本の植物の サンプルを無作為に収集し、それぞれの高さをインチ単位で記録しました。

彼女は、特定のサンプルに対するこの t 検定の仮説を次のように書きます。

• H ₀ : μ = 15
• H _A : μ≠15

Excel でこの仮説テストを実行する方法の段階的な説明については、このチュートリアルを参照してください。

例 2: Excel での 2 サンプルの t 検定

2 標本 t 検定は、 2 つの母集団の平均が等しいかどうかを検定するために使用されます。

たとえば、研究者が 2 つの異なる植物種の平均高さが同じかどうかを知りたいとします。

これをテストするために、各種の 20 個の植物から無作為にサンプルを収集し、その高さを測定します。

研究者は、この特定の 2 サンプル t 検定の仮説を次のように書きます。

• H ₀ : μ ₁ = μ ₂
• H _A : μ ₁ ≠ μ ₂

Excel でこの仮説テストを実行する方法の段階的な説明については、このチュートリアルを参照してください。

例 3: Excel での対応のあるサンプルの t 検定

対のあるサンプルの t 検定は、一方のサンプルの各観測値がもう一方のサンプルの観測値と関連付けられる場合に、2 つのサンプルの平均を比較するために使用されます。

たとえば、特定のカリキュラムが特定の試験における生徒の成績に大きな影響を与えるかどうかを知りたいとします。

これをテストするために、クラスの 20 人の生徒に事前テストを受けてもらいます。その後、各生徒に 2 週間のカリキュラムに参加してもらいます。その後、学生は同様の難易度の事後テストを再受験します。

この特定の 2 サンプル t 検定の仮説は次のように書きます。

• H ₀ : μ_プレ= μ_ポスト
• H _A : μ_前≠ μ_後

Excel でこの仮説テストを実行する方法の段階的な説明については、このチュートリアルを参照してください。

例 4: Excel での 1 つの割合の Z 検定

1 比率 Z 検定は、観測された比率を理論上の比率と比較するために使用されます。

たとえば、電話会社が、顧客の 90% が自社のサービスに満足していると主張しているとします。

この主張を検証するために、独立した研究者が 200 人の顧客から単純無作為サンプルを収集し、サービスに満足しているかどうかを尋ねました。

この特定の 2 サンプル t 検定の仮説は次のように書きます。

• _H0 : p = 0.90
• H _A : p ≠ 0.90

Excel でこの仮説テストを実行する方法の段階的な説明については、このチュートリアルを参照してください。

例 5: Excel での 2 つの比率の z 検定

2 つの比率の Z 検定は、 2 つの母集団比率の差を検定するために使用されます。

たとえば、学区の教育長が、学食で通常のミルクよりチョコレート ミルクを好む生徒の割合は学校 1 と学校 2 で同じであると主張したとします。

この主張を検証するために、独立した研究者が各学校から 100 人の生徒の単純な無作為サンプルを取得し、彼らの好みについて尋ねました。

この特定の 2 サンプル t 検定の仮説は次のように書きます。

• H ₀ : p ₁ = p ₂
• H _A : p ₁ ≠ p ₂

Excel でこの仮説テストを実行する方法の段階的な説明については、このチュートリアルを参照してください。