帰無仮説

初期 (帰無) 仮説は統計学の基本概念の 1 つであり、統計検定を実行するための基礎となります。これは、研究で研究される変数間に関係がないという仮定で構成されています。これは、2 つの変数間に関係が見つからない場合、それらには関係がなく、したがって相互に影響を及ぼさないと結論付けることができることを意味します。

帰無仮説は次のように定式化できます。「変数 X と変数 Y の間には関係がない」。これは、変数 X の値が変数 Y の値から独立していると予想されることを意味します。変数 X と Y の間に統計的に有意な関係が見つかった場合、これらの変数は実際に相互に影響を及ぼしていると結論付けることができます。関係。

ただし、帰無仮説は絶対的な記述ではなく、単なる推測であることに注意することが重要です。つまり、十分な証拠があれば反論できるということです。したがって、統計的検定を実行し、その結果を分析して、変数間の関係の有無について結論を導くことが重要です。

一般に、帰無仮説は統計研究における重要なツールであり、変数間の関係の有無を、その存在を仮定することなくテストできます。ただし、その使用には、結論を導き出さないようにするための注意と批判的思考が必要です。

初期仮説 - テストの最初の段階で考慮され、別の状況でのみ受け入れられる仮説。サンプルが少なすぎるか、実験条件が不明であるため、疑いの余地はありません。したがって、この仮説に基づいて、現象の真の特性はテストされません。

科学研究における重要なポイントの 1 つは、仮説をテストしてそれらが真実であることを確認することと、研究の矛盾する部分を強調することです。これを行うには、仮説検定手順が使用されます。最初は「帰無仮説検定」と呼ばれていましたが、