G検定 用語解説
帰無仮説とは
統計的仮説検定において、まず正しいと仮定したうえで棄却できるかどうかを検証する仮説。多くは『差はない』のように主張したい内容を否定する形で立てられ、棄却されると対立仮説が採択される。
まず押さえる結論
帰無仮説は、G検定の「大項目8 AIに必要な数理・統計知識」で確認しておきたい用語です。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。 一次情報確認日: 2026-07-03。
試験概要（公式）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
×相関と因果の取り違え（相関があっても因果とは限らない。第3の要因＝交絡に注意）。
×ベイズの定理（事前確率を観測で更新する）の理解。
×正規分布の性質（左右対称・釣鐘型・平均と標準偏差の2パラメータ）と他の概念の混同。
関連する確認問題
大項目8 AIに必要な数理・統計知識 / 確率・統計
設定した仮説が正しいと仮定したとき、観測された結果と同等以上に極端なことが偶然得られる確率を表し、値が小さいほどその仮説は支持されにくいと判断するために用いる指標はどれか。
正解は「p値」である。p値は、設定した仮説（帰無仮説）が正しいと仮定したときに、観測された結果と同等以上に極端な結果が偶然得られる確率を表し、統計的仮説検定において値が小さいほど仮説が支持されにくい（棄却されやすい）と判断する材料になる。期待値は起こりうる結果をその起こりやすさで重み付けした平均的な見込み値、標準偏差はデータのばらつきの大きさを表す量であり、いずれも仮説の妥当性を判断する確率ではない。条件付き確率はある事象が起きたという前提のもとで別の事象が起こる確率であり、仮説を前提とした極端さの確率という設問の定義とは対象が異なる。
大項目8 AIに必要な数理・統計知識 / 確率・統計
統計的仮説検定で、帰無仮説が正しいと仮定したときに、観測結果以上に極端な結果が得られる確率に関係する指標はどれか。
正解は「p値」である。p値は、帰無仮説が正しいと仮定したとき、観測結果以上に極端な結果が得られる確率に関係する指標で、統計的仮説検定で使われる。期待値は平均的な値、標準偏差は散らばり、条件付き確率は条件のもとでの確率である。 選択肢ごとの差は次のように整理できる。「p値」は正解側で、p値は、帰無仮説が正しいと仮定したとき、観測結果以上に極端な結果が得られる確率に関係する指標で、統計的仮説検定で使われる。「期待値」は誤答側で、期待値は平均的な値、標準偏差は散らばり、条件付き確率は条件のもとでの確率である。「標準偏差」は誤答側で、期待値は平均的な値、標準偏差は散らばり、条件付き確率は条件のもとでの確率である。「条件付き確率」は誤答側で、期待値は平均的な値、標準偏差は散らばり、条件付き確率は条件のもとでの確率である。
大項目8 AIに必要な数理・統計知識 / 確率・統計
統計的仮説検定における「帰無仮説」と「対立仮説」の関係を説明したものとして、最も適切なものはどれか。
正解は「帰無仮説は棄却されるかどうかを判断する対象として立てる『差がない』などとする仮説であり、対立仮説は帰無仮説が棄却されたときに採択される、主張したい内容を表す仮説である」である。統計的仮説検定では、まず「差がない」「効果がない」などとする帰無仮説を立て、観測データがこの帰無仮説のもとでは起こりにくいと判断できた場合に帰無仮説を棄却し、主張したい内容を表す対立仮説を採択する。同じ内容の言い換えとする説明、対立仮説が事前に証明済みとする説明、両者の役割を入れ替えた説明は、いずれも仮説検定の手続きと一致しない。
同じ章で確認したい用語
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: ミナト編集部（運営者情報を見る）