仮説検定電卓
この仮説検定計算機は、対立仮説が真であるかどうかを判断します。 それが真であるかどうかに基づいて、仮説を受け入れるか拒否するかを決定します。真の仮説を受け入れ、偽の仮説を拒否します。
帰無仮説は、主張されている仮説であり、これに対してテストします。
対立仮説は、実際にそうであると考えられる仮説です。
たとえば、ある企業が、年間平均20件の消費者からの苦情を受け取っているだけだとします。しかし、私たちはそれがはるかに多くを受け取ると信じています。この場合、帰無仮説は会社が主張する仮説であり、平均的な苦情は20（μ= 20）です。対立仮説はμ> 20であり、これが疑わしいものです。そのため、テストを行うと、どの仮説が実際に真であるか、null（主張）、または代替（私たちが信じていること）がわかります。
選択した重要度レベルにより、拒否エリアの広さを決定します。有意水準は、標準検量線の総棄却面積を表します。したがって、有意水準1％で計算することを選択した場合、合計100％の1％の棄却面積を持つ正規標準分布を選択します。 5％の有意水準を選択した場合、拒否エリアを100％の5％に増やしています。有意水準20％を選択すると、標準正規曲線の棄却面積が100％の20％に増加します。有意水準を上げるほど、拒否の領域が大きくなります。これは、非拒否領域が減少するため、仮説が拒否される可能性が高くなり、仮説を受け入れる可能性が低くなることを意味します。したがって、有意水準が大きいほど、非拒否エリアは小さくまたは狭くなります。有意水準が小さいほど、非拒否エリアが大きくなります。
3種類の仮説検定があります。
左テール、右テール、および2テールの仮説検定があります。
左テール
左テール仮説のテストを以下に示します。
zスコアが有意水準の臨界値を超えているかどうかを確認するために、左尾仮説検定を使用します。この場合、仮説を棄却できません。
右テールと同様に、左テールメソッドにはカットオフポイントがあります。選択した有意水準によって、クリティカル値と呼ばれるこのカットオフポイントが決まります。左裾の方法でこの臨界値より下の値は、拒否エリアを表します。これは、臨界値以下のzスコアを取得した場合、zスコアが拒否エリアにあることを意味します。これは、仮説が偽であることを意味します。 zスコアが臨界値を超える場合、これは非拒否領域にあることを意味し、仮説を拒否することはできません。
サンプルの平均が仮説の平均よりも小さいかどうかを判断する場合は、左テール法が使用されます。たとえば、仮説の平均が衛生労働者の平均給与を表す40,000ドルであり、この給与が過去数年間減少しているかどうかを判断したいとします。これは、サンプル平均が仮説平均$ 40,000よりも小さいかどうかを確認することを意味します。これは、サンプルが 右テール仮説のテストを以下に示します。 右尾仮説検定を使用して、zスコアが有意水準の臨界値を下回っているかどうかを確認します。この場合、帰無仮説をtrueとして拒否できません。
右テールメソッドは、左テールと同様に重要な値を持っています。選択した有意水準によって、この重要な価値ポイントが決まります。右テール法でこの臨界値を超える値は、拒否エリアを表します。これは、臨界値を超えるzスコアを取得した場合、zスコアが拒否エリアにあることを意味します。これは、帰無仮説の主張が偽であることを意味します。 zスコアが臨界値を下回る場合、これは非拒否領域にあることを意味し、
仮説を否定することはできません。
サンプル平均が仮説平均よりも大きいかどうかを判断する場合は、右テール法が使用されます。たとえば、ある会社が、年間400件の労働災害があると主張しているとします。これは、帰無仮説が400であることを意味します。しかし、これにはこれよりもはるかに多くの事故があると思われます。したがって、
この事故の数が主張されているものよりも大きいかどうかを判断します。これは、サンプル平均が仮説平均400よりも大きいかどうかを確認することを意味します。これは、サンプル平均 2つのテール仮説検定を以下に示します。 2テール法を使用して、実際のサンプル平均が仮説平均で主張されているものと等しくないかどうかを確認します。
したがって、仮説の平均が100であると主張される場合、対立仮説は、サンプルの平均が100ではないと主張する場合があります。
ツーテール方式には、2つの重要な値（カットオフポイント）があります。選択した有意水準により、これらの重要な価値ポイントが決まります。 1％の有意水準を選択した場合、正規曲線の2つの端はそれぞれ0.5％で構成され、完全な1％の有意水準を構成します。 5％の有意水準を選択した場合、標準曲線の2つの端はそれぞれ端を構成する2.5％で構成されます。
計算されたzスコアが2つの端の間にある場合、帰無仮説を棄却できず、対立仮説を棄却します。これは、zスコアが非拒否エリアにあるためです。 zスコアがこの範囲外にある場合、帰無仮説を棄却し、範囲外にあるため対立仮説を受け入れます。したがって、サンプル平均は実際には、主張されている平均である帰無仮説平均とは異なります。
この計算機を使用するには、ユーザーは帰無仮説平均（主張されている平均）、標本平均、標準偏差、標本サイズ、
有意水準と「計算」ボタンをクリックします。結果の回答は自動的に計算され、回答に関する説明とともに以下に表示されます。
仮説検定は、あらゆる種類の科学に使用でき、定量的計算に基づいて仮説を拒否するか受け入れるかを示します。でも
エレクトロニクスの特定の領域、それは有用かもしれません。
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2つのテール
