これでわかった！統計的検定！Z検定、ｔ検定、分散のカイ二乗検定、Ｆ検定 - Qiita

このように今回扱う４つの検定は、確率分布がすでに分かっている統計量を使って仮説を評価するというのが基本の考え方です。やりたいことに応じて利用する統計量を使い分けることで統計的検定を行うことができます。後半に検定したいことに対応した統計量を記載していますので確認してください。 2. 検定の基本 さっそく、基本の用語と流れを抑えていきたいと思います。 2.1 検定で使う用語 検定で出てくる用語について、まずはざっくりしたイメージです。 ・帰無仮説：無に帰する仮説ということで、否定したい仮説。 例）平均は変わらない ・対立仮説：これが自分の主張に相当するもので、本来採択したい仮説。 例）平均は増えた ・有意水準：帰無仮説を棄却するか受容するかの判断ライン。 ・検定統計量：検定を目的として、標本から求める値。 ・p値：帰無仮説が正しいと仮定したときに、統計量が実現値より極端な値になる確率。 ・棄却