No.1ベストアンサー
- 回答日時:
「検定」の考え方を、正しく理解できていないようですね。
「検定」の考え方とは
(1)「検定対象のデータ」が、ある母集団から採取したものと仮定する。(通常、これを「帰無仮説」と呼ぶ)
(2)このとき、この母集団の特性(平均値、標準偏差)から、「検定対象のデータ」が「起こりうる確率」を求める。それが「p値」。
(3)この「p値」が、通常あり得ないほど小さい(例えば0.05以下)なら、最初に仮定した「帰無仮説」(「検定対象のデータ」が、その母集団から採取したものという仮定)が間違っていると判断する。
(4)従って、「検定対象のデータ」は、その母集団からのサンプルデータではない、その母集団とは別ものと結論する。
ということです。「背理法(反証法)」というやつです。
カイ二乗検定に場合には、上記の「確率」を求めるのではなく、「確率0.05」(これが「有意水準5%」に相当)となる「カイ二乗値」を、検定データから計算したものと、カイ二乗分布表(あるいは母集団のデータからの計算値)とを比較するという手順になっているだけで、考え方は同じです。
「比較できるのは何故ですか?」って、検定データから計算したものが「判定対象」(被告)、カイ二乗分布表(あるいは母集団のデータからの計算値)が「判定値」(裁判官あるいは六法全書)ですから、比較することで「検定したいこと」の白黒を判定するのです。
前の質問の回答したように、きちんと「検定」の考え方と、知りたいのであればその数学的意味を、本を読むなどして勉強してください。こんな掲示板に書けるほど簡単ではありませんので。
https://oshiete.goo.ne.jp/qa/9343988.html
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