FE基礎理論 · 応用数学

有意水準

Significance Level

ゆういすいじゅん

仮説検定で帰無仮説を棄却するかどうかの境目となる確率。5%や1%が使われる。正しい帰無仮説を誤って棄却してしまう確率の上限にあたるので、小さくするほど判定は慎重になる。

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他の資格での定義

仮説検定において、帰無仮説を棄却する基準となる確率。一般的に5%（0.05）や1%（0.01）が用いられる。有意水準以下の確率で起こる事象が観測された場合、帰無仮説を棄却する。

仮説検定で、帰無仮説を棄却するかどうかの基準となる確率で、5％や1％がよく使われる。p値が有意水準以下であれば帰無仮説を棄却し、「統計的に有意」と判断する。正しい帰無仮説を誤って棄却する第1種の誤りを犯す確率の上限に当たり、検定を行う前に決めておく。

Past Exams

過去問で 4 回出題（ITストラテジスト試験 3・システム監査技術者試験 1）

出典: 独立行政法人情報処理推進機構（IPA）の過去問題。問題文は IPA のサイトの PDF で確認できます。「選択肢」は、問題文ではなく選択肢に出たものです。用語名で照合しているため、関係の薄い問題が含まれることがあります。

母集団の平均などが入ると考えられる範囲を、確からしさ（信頼度）とともに示す推定方法。「95%信頼区間」は、同じ調査を繰り返せば95%の割合でその区間が真の値を含むという意味である。

母集団についての仮説が正しいかを標本データから統計的に判断する手続き。否定したい仮説（帰無仮説）を立て、それが正しいとしたら起こりにくいデータが得られた場合に棄却する。A/Bテストの評価などに使う。

仮説検定で、否定されることを期待して立てる仮説。「差がない」「効果がない」という形をとる。データがこの仮説の下では起こりにくいと判断されたときに棄却し、逆の主張（対立仮説）を採用する。

仮説検定で、本当は正しい帰無仮説を誤って棄却してしまう誤り。「差がないのに差があると判定する」あわてものの誤りで、その確率は有意水準に等しい。セキュリティ分野の誤検知（フォールスポジティブ）と同じ考え方。

仮説検定で、本当は誤っている帰無仮説を棄却できない誤り。「差があるのに差がないと判定する」ぼんやりものの誤り。これを起こさない確率を検出力（検定力）といい、標本数を増やすと高まる。

n個の異なるものからr個を取り出して一列に並べる場合の数。nPr = n!/(n-r)!で計算される。並べる順序を区別する点が組合せと異なる。