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統計の食わず嫌いを直そう（その8）、統計的に「王様の耳はロバの耳」と言うために：山浦恒央の“くみこみ”な話（80）（2/4 ページ）
「王様の耳はロバの耳」と統計的に判定するには、どうすればいいのでしょうか？ロバの耳かも？という仮説を“検定”するための基本的な考え方を学びます。
2.1.1 μ1≠μ2の場合（両側検定）
両側検定と呼び、両者の母平均の「差が有り」という意味です。お題の立て方はそれぞれでしょうが、例を示します。
- 東京都と大阪府の牛丼屋の商品価格を比較したい
帰無仮説：商品価格に差がない、対立仮説：商品価格に差がある
- 王様の耳と一般国民の耳を比較したい
帰無仮説：耳の長さに差がない、対立仮説：耳の長さに差がある
- 開発支援ツールの導入効果を検討したい
帰無仮説：開発支援ツール導入効果なし、対立仮説：開発支援ツール導入効果あり
- テスト前対策講座の教育効果を検討したい
帰無仮説：教育効果無し、対立仮説：教育効果あり
2.1.2 μ1>μ2の場合（右片側検定）
右片側検定と呼び、「μ1の母平均がμ2よりも大きい」ことを証明したい場合に使います。例えば、次の場合です。
- 東京都と大阪府の牛丼屋の商品価格を比較し、東京都の方が高いことを確かめたい
帰無仮説：東京都大阪の牛丼の価格に差がない、対立仮説：東京の方が高い
- 王様の耳は、一般国民の耳より長いことを確かめたい
帰無仮説：耳の長さに差がない、対立仮説：王様の耳の方が長い
2.1.3 μ1 <μ2の場合（左片側検定）
左側検定と呼び、「μ2の母平均がμ1よりも大きい」ことを証明したい場合に使います。2.1.2の逆パターンと考えればよいでしょう。例を示します。
- スーパーマーケットA店、B店で、B店の方の価格が高いことを検証したい場合
帰無仮説：A,B店の商品価格に差がない、対立仮説：A店の方が安い
- プロセス改善により、改善後に生産性が向上するか検証したい（改善前：プロジェクトA、改善後：プロジェクトB）
帰無仮説：プロセス改善により生産性に変化なし、対立仮説：プロセス改善により生産性が上昇する。
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