t検定の使いどころ

証券アナリスト2次の勉強をしており、回帰分析の項目で躓いています。

大問の模範解答で、前段は仮説検定で信頼区間に収まるかで帰無仮説を判断していますが、後段になるとt検定でt値による帰無仮説の判断をしていました。

両者の使い分けはどのように行っているのでしょうか？
もしくは基本的にどちらを使っても解ける仕組みなのでしょうか？

よろしくお願いします。

No.1 ベストアンサー 回答者： yhr2 回答日時： 2021/05/29 15:43

＞後段になるとt検定でt値による帰無仮説の判断をしていました。

問題が示されていないので、「前段」「後段」の違いが分かりませんが、統計的な「仮説検定」とは、検証しようというものがどのような統計的な分布に従っているかによって、その統計による「確率分布」を使っているだけです。（「有意水準」よりも小さい確率のことが起こっていたら「あり得ない」と棄却する）

通常の「ランダムな事象」であれば「正規分布」を使うことが多く、限られた「サンプル」から未知の「母集団」を推定する場合には「t分布」を、「標準的な分布」からの「偏り、ズレ」を検証したい場合には「カイ2乗分布」などを使うと思います。

つまり「前段」と「後段」では検定したい対象の「統計分布」が異なるということなのでは？
「適材適所」ということだと思います。

この回答へのお礼

詳細が分からない中ご回答頂きありがとうございます。
色々と調べると前段がz値、後段がt値として見せ方を変えているものの、本質的には同じ検定を行っているようでした（両者ともに正規分布に従う）
色々と気づきを与えて頂き、誠にありがとうございました。

お礼日時：2021/05/30 14:36