読み方: かせつけんてい
1行定義
立てた仮説が、偶然とは言えないほど標本のデータと食い違うかを、確率をもとに判断する統計的な手法
詳細解説
仮説検定は、母集団についての仮説が正しいと言えるかどうかを、標本（母集団から取り出したデータ）をもとに、確率を使って判断する統計の手法です。まず、否定したい仮説である帰無仮説と、主張したい仮説である対立仮説を立てます。次に、帰無仮説が正しいとしたときに、得られたデータがどのくらい起こりにくいかを確率で調べます。その確率が、あらかじめ決めた基準の有意水準（たとえば5%）より小さければ、偶然とは考えにくいとして帰無仮説を棄却し、対立仮説を採用します。判断には誤りが生じ得て、帰無仮説が正しいのに棄却してしまう誤りを第1種の誤り、誤った帰無仮説を棄却できない誤りを第2種の誤りといいます。ABテストの効果の判定などにも、この考え方が使われます。シラバスでは『応用数学』の『確率と統計』に用語例として挙がっているほか、『業務分析・データ利活用』でも有意水準や第1種・第2種の誤りと並んで挙がっています。
ITパスポートでの出題ポイント
- 帰無仮説・対立仮説・有意水準の関係を理解する
- 第1種の誤りと第2種の誤りを区別できるようにする
- 仮説検定が確率にもとづく判断であり、結論に誤りの可能性が残ることを押さえる
関連用語
- ABテスト マーケティング
- データマイニング（Data Mining） データベース
- 機械学習 AI・新技術
- BI（Business Intelligence） データベース
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シラバス 6.5 準拠 / 最終更新: 2026-10-07