from 仮説検定

どの程度の正確さをもって帰無仮説を棄却するかを表す定数

第一種の過誤を犯す確率と等しい

p値のカットオフ値

5%や1%を用いる事が多い

小さい値を設定するほど検定の結果は厳密になる

登場人物は

帰無仮説が正しいとしたときの、期待される確率p

このpがp値

例えば、「コインに歪みがない」という帰無仮説を設定する

この時、表が出る確率はp=\frac{1}{2}

実際に得られたデータが得られる確率k

実際のデータとして、コインを10回投げた結果、7回表が出たとする

帰無仮説p=\frac{1}{2}が正しいと仮定すると、

この結果が得られる確率はk=0.0577

有意水準\alpha

\alpha=0.1とすると、コレに比べてkは小さすぎる

つまり「pが正しい」と言える状況になる確率は非常に低い

だからpはたぶん間違っている

したがって、p=\frac{1}{2}の仮説は棄却される

\alpha=0.01とすると、コレに比べてkは大きい

なので、「pは正しい」と言って問題はなさそうだ

したがって、p=\frac{1}{2}の仮説は棄却されない

参考