データ・DX
仮説検定とは？
読み: かせつけんてい英語: Hypothesis Testing更新日: 2026-06-26
仮説検定とは、データから、仮説が偶然だけで説明できるかを統計的に判断する方法です。
DS検定
関連表記: 仮説検定 / Hypothesis Testing / 検定 / p値
試験で問われるポイント
- 帰無仮説、対立仮説、有意水準、p値を押さえます。
- 差があるかどうかを判断する場面で使います。
- 有意差と実務上の重要性は分けて考えます。
具体例
新しい施策で購入率が上がったかを、データから検定します。
混同しやすい点
- p値が小さければ効果が大きいと考える。
- 検定結果だけで因果関係が証明されると考える。
関連問題で復習
DS検定データサイエンス
仮説検定と信頼区間の違いを説明したものとして最も適切なものはどれか。
DS検定データサイエンス
施策の効果に差があったかを仮説検定で確かめる際の進め方として最も適切なものはどれか。
DS検定データサイエンス
仮説検定の結果を解釈する際の落とし穴として最も注意すべきものはどれか。
G検定AIに必要な数理・統計知識
統計的仮説検定におけるp値の説明として、最も適切なものはどれか。
DS検定データサイエンス
確率の説明として最も適切なものはどれか。
DS検定データサイエンス
推定に関する記述として誤っているものはどれか。
DS検定データサイエンス
信頼区間の説明として最も適切なものはどれか。
DS検定基盤
ある施策のCVRはA案4.0%（対象100件）、B案3.8%（対象10,000件）だった。判断として最も適切なものはどれか。