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仮説検定（かせつけんてい、）あるいは統計的仮説検定（statistical hypothesis testing）〔単に検定法と呼ばれることもある。〕とは、母集団分布の母数に関する仮説を標本から検証する統計学的方法のひとつ。 統計的仮説検定の方法論は、ネイマン=ピアソン流の頻度主義統計学に基づくもの〔1920-30年代にかけてイェジ・ネイマン、エゴン・ピアソンによって体系化された。〕と、ベイズ主義統計学に基づくものとの二つに大きく分けられる〔村尾(2014)〕。ただし「仮説検定」という場合、前者だけを指すことがある。本項でも前者のみを説明する。 ==統計的仮説検定の手順== 統計的仮説検定においては、仮説が正しいと仮定した上で、それに従う母集団から、実際に観察された標本が抽出される確率を求め、その値により判断を行う。その確率が十分に（予め決めておいた値より）小さければ、その仮説を棄却する（すなわち仮説は成り立ちそうもないと判断する）。 統計的仮説検定は次のような手順で実施する。 抄文引用元・出典: フリー百科事典『 ウィキペディア（Wikipedia）』 ■ウィキペディアで「仮説検定」の詳細全文を読む 英語版ウィキペディアに対照対訳語「 Statistical hypothesis testing 」があります。 スポンサード リンク
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