仮説検定とは？かせつけんてい
仮説検定とは、「効果は無い」「差は無い」という仮の前提（帰無仮説）を先に置き、実際に集めたデータがその前提のもとでどれくらい起こりにくいかを確率（p値）で調べ、事前に決めた基準（有意水準、通常5%）より起こりにくければ前提を捨てて「差がある」と判断する統計の手続きである。基本情報では、帰無仮説と対立仮説（帰無仮説を捨てたときに採る「差がある」という主張）、第1種の誤りと第2種の誤りといった用語の対応関係を中心に問われる。
最終更新：2026-10-09
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「新しい画面にしたら申込みが増えた」と言っても、たまたま良い週だった可能性は消えない。人は数字の増減に理由を見つけたがるため、偶然の範囲かどうかを決める客観的な物差しが要る。統計学者フィッシャーが確立した手法で、いまはWebサービスのA/Bテストや工場の品質管理の判定に広く使われる。基本情報では数式より、用語の意味と誤りの種類の区別が出題される。
具体例
大学のサークル募集サイトで、ボタンの色を変えた2つの版をランダムに半分ずつ見せ、申込率が4%と5%だったとする。「差は無い」と仮定して、この程度の差が偶然出る確率を計算し、5%未満なら色の効果ありとみなす。Amazonのように商品ページの配置を日々試す企業は、この判定を自動で行う実験基盤を持っている。
試験での引っ掛け
帰無仮説を棄却できないことは「差が無いと証明できた」ではなく、判断を保留しただけである。第1種の誤りは「本当は差が無いのに差ありとする」、第2種の誤りは「本当は差があるのに見逃す」で、対応を入れ替えた選択肢が出る。有意水準を5%から1%に下げると第1種の誤りは減るが第2種の誤りは増える、という反対向きの関係も要注意。
出典・参考
公式シラバスの1 基礎理論 ＞ 2. 応用数学 ＞ (1) 確率と統計に掲載されている用語です。
解説は資格暗記が独自に作成しています。過去問の出典は各問題に記載のとおりです。