有意水準
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 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
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