帰無仮説VS対立仮説: 統計学の戦いを解明【ChatGPT統計解析】
統計学において、帰無仮説（H0）と対立仮説（H1）は研究で用いる重要な概念であり、それぞれ母集団に関する異なる主張をする。帰無仮説は母集団のパラメータ間の等しさを表す（例：μ1＝μ2）のに対し、対立仮説はこれらが等しくないこと（例：μ1≠μ2）を主張する。一般的に、研究報告では帰無仮説よりも対立仮説が明示的に述べられる。これは、研究者が主張したいのが対立仮説であり、帰無仮説を示すよりも帰無仮説が誤っていることを示す方が統計的に簡単だからである。さらに、母集団全体をテストすることは不可能なため、帰無仮説も対立仮説も絶対的な正確さで扱うことはできない。標本から得られた結果はある信頼度に基づいて母集団に適用される。
帰無仮説と対立仮説の違い
帰無仮説と対立仮説は、いくつかの非常に重要な点で異なっています。
第１に、帰無仮説も対立仮説も母集団について言及していますが、帰無仮説は等しいということを述べたものであるのに対して、対立仮説は等しくないということを述べたものです。
帰無仮説は以下の例のように、母数（母集団のパラメータ）を用いて表されます。
H0：μ1＝μ2
これは母集団1の平均が母集団2の平均と等しいという意味です。
μという文字は母集団の平均を表します。
対立仮説は同様に、次のように表されます。
H1：μ1≠μ2
対立仮説は論文や報告書で明示される
第２に、帰無仮説は学術雑誌の論文や研究報告書の中では述べられないのが普通であるのに対し、対立仮説は論文や報告書の最初の方で明示的に述べられています。
第３に、対立仮説のみ明示されるのは、対立仮説が本来研究で主張したい仮説だからです。
それなのに帰無仮説を立てるのは、差があるという対立仮説をそのまま検証するよりも、差がないという帰無仮説が誤っていることを示す方が簡単だからです。
第４に、母集団全体はテストできないので（資金的にも方法の上でも、実現困難である）、帰無仮説も対立仮説も、正しいか誤っているかを100%の確実性で言うことは不可能です。
たとえば、あるテストの平均点についてある標本と別の標本の間に差が見られたとしても、それはある信頼度で（多くの場合、非常に高いものではありますが）、その標本から得られた結果を母集団に適用できるということにすぎません。
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