片側検定と両側検定の違い

2019

検定統計量に関して、母集団から抽出された特性の統計的有意性検定を実行する2つの方法は、片側検定と両側検定です。 片側検定は帰無仮説の検定を指し、対立仮説は方向性を持っています。ここでは、クリティカル領域は片側だけにあります。しかし、対立仮説が一方向に示されていない場合、それは帰無仮説の両側検定として知られています。ここで、クリティカル領域は両方の片側です。

仮説を検定するには、検定統計量が必要です。これは既知の分布に従います。テストでは、確率密度曲線に2つの区分、すなわち合格領域と棄却領域があります。拒絶領域はクリティカル領域と呼ばれます。

研究と実験の分野では、片側検定と両側検定の違いがプロセスでよく使われているので知っておくと便利です。

比較表

比較の基礎	片側検定	両側検定
意味	対立仮説が片側のみをもつ統計的仮説検定は、片側検定として知られています。	対立仮説に2つの目的がある有意差検定は、両側検定と呼ばれます。
仮説	指向性	無指向性
拒絶の地域	左か右	左右両方
決定する	一方向に変数間の関係がある場合。	どちらかの方向で変数間に関係がある場合
結果	一定値より大きいまたは小さい。	特定の値の範囲より大きいまたは小さい。
対立仮説にサインインする	>または<	≠

片側検定の定義

片側検定は、棄却域が標本分布の一方の端に現れる有意性検定を意味します。これは、推定テストパラメータが臨界値より大きいか小さいことを表します。試験されたサンプルが拒絶の領域、すなわち場合によっては左側または右側のいずれかに入るとき、それは帰無仮説ではなく対立仮説の受け入れにつながる。これは主にカイ二乗分布に適用されます。それは適合の良さを確かめる。

この統計的仮説検定では、αに関連するすべての重要な領域が2つのテールのいずれかに配置されます。片側検定は次のようになります。

左側検定 ：母集団パラメータが仮定されたものより低いと考えられる場合、実行される仮説検定は左側検定である。
右側検定 ：母集団パラメータが仮定されたものよりも大きいと推定される場合、実施される統計検定は右側検定である。

両側検定の定義

両側検定は仮説検定と呼ばれ、棄却域または臨界域とは正規分布の両端にあります。テストしたサンプルが特定の値の範囲内か範囲外かを判断します。したがって、計算値が確率分布の両側のいずれかに該当する場合は、帰無仮説の代わりに対立仮説が受け入れられます。

このテストでは、αは2つの等しい部分に分割され、両側に半分ずつ配置されます。つまり、プラス効果とマイナス効果の両方の可能性が考えられます。推定されたパラメータが仮定されたパラメータより上か下かのどちらかであるかどうかを確かめるために実行されます。したがって、極値は帰無仮説に対する証拠として働きます。

片側検定と両側検定の主な違い

片側検定と両側検定の基本的な違いは、以下の要点で説明されています。

片側検定は、その名前が示すように、統計的仮説検定であり、対立仮説には片端があります。一方、両側検定は仮説検定を意味します。ここで、対立仮説は両端を持ちます。
片側検定では、対立仮説は一方向に表されます。反対に、両側検定は無指向性仮説検定です。
片側検定では、棄却域は標本分布の左右どちらかにあります。反対に、棄却域は標本分布の両側にあります。
片側検定は、一方向、すなわち左または右に変数間に関係があるかどうかを確認するために使用されます。これに対して、両側検定は、変数間に関係がどちらの方向にもあるかどうかを識別するために使用されます。
片側検定では、計算された検定パラメーターは臨界値よりも大きいか小さいです。両側検定とは異なり、得られた結果は臨界値の範囲内または範囲外です。
対立仮説に「≠」の符号がある場合は、両側検定が実行されます。対照的に、対立仮説に '>または<'の符号がある場合、片側検定が実行されます。