仮説検定
意味・解説
ある仮説が正しいかどうかを、統計学的に判断する手法。
母集団に関する仮説（帰無仮説）を立て、実際に得られた標本データから、その仮説が起こる確率を計算し、それが偶然と言えるかどうかを判断する統計的手法。計算された確率が、あらかじめ設定した「有意水準」を下回れば、仮説は棄却され「有意な差がある」と結論づけられる。
くわしく
「たまたま起きたことか、それとも意味がある差なのか」を白黒はっきりさせる科学的な意思決定ルールである。
1.手順：まず否定したい仮説（例：新薬に効果がない＝帰無仮説）を立てる。次にデータからその確率（p値）を計算する。その確率が極めて低ければ「効果がないという仮説は無理がある」と考え、対立仮説（薬に効果がある）を採用する。
2.重要性：ビジネスにおけるA/Bテストなどで、「デザイン変更後に売上が増えたのは、単なる偶然か、変更のおかげか」を客観的に証明するために不可欠である。
3.実務での注意点：検定は万能ではなく、サンプルサイズ（データの数）が多すぎると微細な差でも「有意」と出てしまう。数値の差がビジネス的に意味があるかどうかは、人間が判断しなければならない。
例文
新しい広告キャンペーンの効果を確認するため、前後の売上データを用いて仮説検定を行った。
同義語: 統計的検定
分類: 統計分析