無に帰す仮説

有意水準が大きくなればなるほど、帰無仮説の棄却域は大きくなる。でも、第1種の誤りが増える。
有意水準を小さくなればなるほど、帰無仮説の棄却域は小さくなる。でも、第2種の誤りが増える。


この微妙なライン。
普通はα=0.5くらいを使うらしい。


ウィキペディアよりちょっと抜粋

有意水準(significance level) α (0<α<1) は、どの程度の正確さをもって帰無仮説H0を棄却するかを表す定数である。有意水準αの仮説検定は、p < αの時にH0を棄却する。このとき、「統計量はα水準で有意である」という。H0が正しい場合に、これを棄却してしまう確率（第一種の誤り）はαに等しい。

α の値としては、0.05 (= 5%) を用いるのが一般的であるが、そのとり方は学問・調査・研究対象によっても違いがあり、社会科学などでは0.1（10%）を用いる場合もあり、厳密さが求められる自然科学では0.01（1%）などを用いる場合もある。


う～む、αを小さくすると帰無仮説の棄却域も小さくなるんだよなぁ。
じゃあ少々変な確率出ようが、帰無仮説を積極的に採用しようじゃぁないか。ってことになるんじゃないの？
厳密じゃなくなるよ！？


対立仮説を採用したいときは、αが小さければ小さいほど厳しくなるから、対立仮説について書いてあるんじゃなかろうか。
帰無仮説は「無に帰す」仮説だから、どっちかっていうと棄却されるべきみたいなニュアンスの文章だったし。


ﾑﾂｶｼｲﾈｰ