DS検定 用語解説
帰無仮説とは
仮説検定で、差や効果がないものとして棄却できるかを判断する基準の仮説。
帰無仮説の意味と見分け方
帰無仮説は、DS検定の「第4章 統計・推定・検定」に出てくる用語です。定義だけでなく、どの場面で使う言葉か、何と混同しやすいか、問題文のどの表現で判断するかまで確認します。
情報源と編集区分
公式範囲を確認し、具体例・誤答例・判断手順は当サイトが編集。
試験概要（公式）混同しやすい用語との差
帰無仮説 / 対立仮説
帰無仮説は、差や効果がないものとして棄却できるかを判断する基準の仮説です。
対立仮説は、帰無仮説に対し、差や効果があるとして検討する仮説です。
見分け方: 「差がない」を基準に置く仮説か、「差がある」側の仮説かを分けます。
試験での問われ方
定義の言い換え
用語そのものではなく、説明文の一部を言い換えて出されることがあります。
似た概念との比較
同じ章の用語と入れ替えた選択肢に注意します。対象、目的、使う場面を分けます。
具体例からの判断
問題文の事例が、定義のどの部分に対応しているかを先に確認します。
誤答しやすいポイント
「第4章 統計・推定・検定」の問題で、取り違えやすい組み合わせです。
- 母平均・母分散と標本平均・標本分散（不偏分散）の取り違え。母集団の値と標本から計算した値は別物。
- p値を『帰無仮説が正しい確率』と誤解する。p値は帰無仮説のもとで観測結果以上に極端な結果が得られる確率。
- 相関関係と因果関係の混同。ピアソンの相関係数が大きくても因果関係を示すとは限らない。
関連する確認問題
第4章 統計・推定・検定 / 推定・検定
新しい施策には差や効果がある、という検討対象を、差や効果がないとする帰無仮説に対置して表す仮説はどれか。
正解は「対立仮説」である。対立仮説は、帰無仮説に対して差や効果があるとして検討する仮説である。設問では「差や効果がある」という主張を、差や効果がないとする帰無仮説に対置しているため対立仮説を選ぶ。帰無仮説は検定でまず仮定する差や効果がない側の仮説である。p値は帰無仮説のもとで観測結果以上に極端な結果が得られる確率、信頼区間は母数を含むと考えられる範囲を標本から推定した区間であり、どちらも仮説そのものではない。差や効果の有無のどちら側を表す語かを先に整理すると混同しにくい。
第4章 統計・推定・検定 / 推定・検定
効果がないのに、検定結果から効果があると誤って結論づけた。この誤りはどれか。
効果がないのに効果があると結論づけた誤りは、正しい帰無仮説を誤って棄却した誤りにあたる。正解は「第1種の過誤」である。第1種の過誤は、本当は正しい帰無仮説を棄却してしまう誤りを指す。第2種の過誤は、誤っている帰無仮説を棄却できない誤りで、向きが逆である。「有意水準」は、帰無仮説を棄却する基準として事前に定める値であり、誤りの名称ではない。「サンプリングバイアス」は標本抽出の偏りによる誤差で、検定の結論の誤りとは別の概念である。したがって、この事例の誤りは第1種の過誤である。
第4章 統計・推定・検定 / 推定・検定
標本のデータから、母平均がどの範囲にありそうかを、幅をもたせて推定したい。使う推定の方法はどれか。
母平均がありそうな範囲を幅をもたせて推定するので、範囲で示す推定の方法が必要になる。正解は「区間推定」である。区間推定は、母平均などの値がありそうな範囲を幅をもたせて推定する方法で、得られる区間を信頼区間という。「点推定」は値を1つで示す方法で、幅をもたせる条件に合わない。「帰無仮説」と「対立仮説」は検定で置く仮説であり、推定の方法ではない。したがって、標本のデータから母平均がありそうな範囲を、幅をもたせて推定したいという設問の条件に合う方法は、区間推定である。
同じ章で確認したい用語
帰無仮説はG検定・DS検定・統計検定2級の用語集に共通して載っています。3資格での定義と書き方の違いを見る。
他資格でも出題される用語
到達チェック
- 帰無仮説を一文で説明できる
- 同じ章の似た用語と違いを説明できる
- 問題文の具体例から、帰無仮説に関係する論点を拾える
- 関連問題を解き、誤答した選択肢の理由を確認できる
執筆: AI資格ドリル編集部（運営者情報を見る）