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両側検定と片側検定の違いは何か?

統計的検定は2つの対立する仮説に基づきます: 帰無仮説 H0 と対立仮説 Ha.

対立仮説 Ha の種類は、検定が片側か両側かで決まります。

両側検定

両側検定(Two-tailed test)は、潜在する差の符号が未知の対立仮説に関係します。たとえば、2つの標本AとBの平均を比較したいとしましょう。実験を準備して、検定を実行する前に、2つの平均の差に注目すると、我々はAがBよりも高いのか、あるいはその逆なのか、実際にわかりません。これが次のような対立仮説に関する両側検定を選ぶ動機です: Ha: average(A) ≠ average(B). 両側検定は圧倒的に最もよく使われる検定です。

片側検定

片側検定(One-tailed test) は、実験と検定を実行する前から潜在的な差の符号がわかっているような対立仮説に関係します。上記の例で言えば、期待される差の方向によって、次のように片側検定に関する対立仮説が書けます:average(A) < average(B) または average(A) > average(B).

XLSTAT の統計的検定ダイアログ・ボックスのすべてで、ユーザーは、両側検定か片側検定を選ぶことができます(通常、オプション・タブ)。

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