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、期待値$ p
コインに歪みがないという帰無仮説にしたとき$ p=\frac{1}{2}
$ pをもとにして実際に得られたデータが得られる確率$ k
実際のデータが10回中7回表だった
$ p=\frac{1}{2}が正しいとしたとき、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レアすぎる
だから$ pはたぶん間違っている
だから棄却する
$ \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
だから$ pは棄却されない
参考