p値は、帰無仮説が正しいと仮定したときに、実際に観察された検定統計量と同じか、それ以上に極端な値が得られる確率である。統計的仮説検定の結果を表す指標の一つである。[1]
仮説検定では、まず帰無仮説を設定する。p値は、その帰無仮説が正しいと仮定したときに、観察された検定統計量と同じか、それ以上に極端な値が得られる確率を示す。小さいp値は帰無仮説に反する証拠として扱われる。[1]
検定前に、帰無仮説を棄却する基準となる有意水準αを設定する。0.1、0.05、0.01などが実務で用いられることがあり、p値が事前に決めた基準を下回るかどうかで統計的判断を行う。[1]
NISTは、データを検定した後ではなく、検定前にどの程度小さいp値を帰無仮説棄却の基準とするか決めておくことを良い実務としている。これは有意水準をあらかじめ選ぶことに相当する。[1]
有意水準αは、帰無仮説が正しいときに棄却してしまう確率をあらかじめ定める基準であり、対応する臨界値が棄却域を決める。p値は観察された結果がその棄却域にどれだけ近いかを連続的に表す指標として利用できる。[1]
p値を用いる場合は、データを見てから都合よく基準を選ぶのではなく、検定前に必要な有意水準を決めることが良い実務とされる。[1]
p値は帰無仮説が正しいという前提の下で定義されるため、仮説そのものが正しい確率を直接表す値ではない。検定で用いる有意水準は事前に定めることが重要である。[1]
カテゴリ：科学的評価
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