こんにちわ〜ららぽてすらです♪
統計の世界へようこそ！今日はよく耳にする「有意水準5%」について、簡単に説明したいと思います。
1. 有意水準とは？
まず、統計学では「仮説検定」という手法を使って、ある現象やデータが偶然起きたのか、それとも何らかの理由によって起きたのかを判断します。この時に使用されるのが「有意水準」という基準です。
2. 5%ってどういうこと？
「有意水準5%」をイメージするとき、100人のうち5人が当てはまる確率、つまり5%の確率を思い浮かべるとわかりやすいです。この5%という数字は、帰無仮説（初めに立てる基本の仮説）が真である場合に、実際のデータが得られる確率を意味します。
3. じゃあ、なぜ5%なの？
実は、5%は慣習的に使われる値で、特別な理由はありません。ただ、5%の確率で間違いが生じるリスクを受け入れることを意味します。このリスクをもう少し低くしたい場合、有意水準を1%や0.1%と設定することもあります。
4. まとめ
「有意水準5%」は、統計的な手法を使って得られた結果が偶然ではなく、何らかの意味があると判断するための基準の一つです。これにより、研究者はデータの背後にある真実を探求する手助けを受けることができます。
| 項目 | 説明 |
|---|---|
| 有意水準 | 検定において、帰無仮説を誤って棄却するリスクの上限。 |
| 値 | 5%（0.05） |
| アルファ (α) | 有意水準を示す記号。α = 0.05のとき、有意水準5%を意味する。 |
| p値 | 検定統計量の値が観測される確率。p値 ≤ α の場合、有意と判断。 |
| 帰無仮説(H0) | 検定で最初に立てる仮説。これを棄却または採択する。 |
| 対立仮説(H1 or Ha) | 帰無仮説に対立する仮説。 |
| 第一種の誤り | 帰無仮説が真の場合に、それを誤って棄却する誤り。 |
| 第二種の誤り | 帰無仮説が偽の場合に、それを誤って採択する誤り。 |
