t検定の基本情報

仮説です。 仮説は、あなたが行った観察に基づく暫定的な説明です。 仮説を立てる前に、より多くの情報を得るために文献を検索して、あなたの観察をフォローアップしたことがあるかもしれません。 男性の手は女性の手より大きい OR 肥料を加えると植物がよく育つ

帰無仮説。 実際の帰無仮説は、元の仮説をより正式に記述したものです。 帰無仮説は通常、次のような形で書かれます。 母集団Aと母集団Bの間に有意差はない。

の例です。 手の大きさには、男性と女性の間で有意な差はない。 OR There is no significant difference inthe growth of fertilized plants vs. unfertilized plants.

このような形で書くのは、科学者は基本的に懐疑論者で、彼らの目標は仮説が誤りであることを証明することだからである。 実際、仮説が真であることを本当に証明することはできません。 また、標本平均の差の計算をゼロの基準に関連付けることができるため、帰無仮説が使われます。

t検定。 この統計的検定を使って標本集団を比較し、その平均値の間に有意な差があるかどうかを判断します。 t検定の結果は「t」値で、この値を使ってp値（下記参照）を決定します。

有意差があるかどうかを判断するために統計検定（t検定である必要はない）を使用できない場合、他の科学者に自分の研究が価値があると納得してもらうことが困難になります。 p値は、’t’がある範囲に入る確率である。 言い換えれば、これは標本集団の平均値の差が有意であるかどうかを判断するために使用する値である。 我々の目的では、p-value< 0.05は、oursample populationの平均の間の有意差を示唆し、我々は帰無仮説を棄却するであろう。 p値> 0.05は、標本集団の平均値の間に有意な差がないことを示唆し、我々は帰無仮説を棄却しないであろう。

t検定の種類：t検定には、このコースで使用する対になっていないt検定と対になっているt検定の2種類があります。 このタイプのt検定は、独立したサンプルがある場合に使用されます。 言い換えれば、あなたのサンプルは、互いに直接関連していない。 例：オスとメスの人差し指の長さの違い

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