μ_B」という帰無仮説は棄却され,「AとBには有意な差がある」と判断できる。本来母平均が異なっていながら標本平均の差は近くなってしまっている場合だ。この場合は帰無仮説を支持し,棄却できないという「第二種の過り」を犯してしまうことになる。先ほどと同じく,「第二種の過り」を犯してしまう例である。実は片側検定という考え方がある。AとBが単純に「違いがある」という対立仮説を作るのでは無く,「母平均Bの方がAよりも大きい」という対立仮説を立てる方法である。右側に飛ばされることがのみが棄却の動機になる。両側検定と片側検定の場合ではp-値が異なってくる。「帰無仮説を棄却できない→何も言えない」というロジックについてさて,帰無仮説を棄却できない場合は「AとBは同じ」と結論づけるのではなく,「何も言えない」という結論をするべきだと何度も行ってきたが,ここで改めてその理由を考えてみよう。このケースは本来AとBに差があるのに棄却できなかった第二種の誤りの例であるが,これらがどれくらいの確率で起こりうるのかは全く未知なのである。間違っているのだからテストの信憑性は全く無くなってしまう。このように,帰無仮説を容認することは,未知の確率で起こる第二種の誤りを内在することになってしまうので,精神衛生上大変よろしくないである。「何も言えない」という判断は,これよりはむしろ無難な判断をしているといえる。blogのメイントピックをトレジャーデータ日本語公式ブログへ移設しました。Blog|ブログを報告する。