Hello there, ('ω')ノ
前回の記事では、仮説検定の基本的な仕組みをご紹介しました。 今回は、その仮説検定でとても重要な2つのキーワード：
- p値（p-value）
- 有意水準（α：アルファ）
✅ まずはおさらい：仮説検定の目的とは？
仮説検定とは…
「ある差が偶然か？それとも本物か？」を統計的に判断するための方法です。
そして、その判断材料になるのが p値と有意水準（α）です。
🔍 p値とは？
意味：
「帰無仮説（H₀）が正しいと仮定した場合に、今回のようなデータが偶然出てくる確率」のこと。
イメージ：
- p値が小さい → 「たまたまこうなるのは珍しい！＝差が“本物”かも」
- p値が大きい → 「よくあること。＝差が“偶然”の可能性大」
🧪 有意水準（α）とは？
意味：
「これ以下のp値なら“偶然ではない”とみなす基準値」のこと。 たいていは：
- α = 0.05（＝5%） → 「100回に5回以下の確率なら、“偶然とは言えない”と判断しよう」という考え方です。
🎯 判断ルール：p値 vs 有意水準
| 比較結果 | 判断 | 結論 |
|---|---|---|
| p値 < α | 有意差あり | 帰無仮説を「棄却」＝差があるとみなす |
| p値 ≥ α | 有意差なし | 帰無仮説を「採択」＝差は偶然の可能性あり |
📌 例：A/Bテストのクリック率比較
| A案 | B案 |
|---|---|
| クリック率：5.1% | 5.6% |
- 仮説：AとBに差はない（帰無仮説）
- 検定結果：p値 = 0.03
- 有意水準：α = 0.05
→ 0.03 < 0.05 → 「差が有意にある」と判断！ → 新しいB案を採用する根拠ができた、ということですね。
🧠 なぜ「p値」だけではダメで「α」が必要なのか？
- p値だけを見ると、「小さい」かどうかが曖昧です
- α（有意水準）という基準を設けることで、一貫した判断ルールができる
つまり：「どのくらいの確率なら“偶然じゃない”と信じるか」を自分で決めるためのルールです。
⚠️ p値と有意水準のよくある誤解
| 誤解 | 正しくは… |
|---|---|
| p値が小さいから「必ず差がある」 | あくまで「差があるとは言えそう」のレベル。100%の確信ではない |
| p値が大きいから「差はない」 | 「差がないことが証明された」わけではなく、「差があるとは言いきれない」だけ |
| αは絶対0.05にするもの？ | 分野や目的によって変更OK（例：医療分野は0.01が多い） |
🛠 実務での使い方まとめ
| シーン | p値 | α | 判断 |
|---|---|---|---|
| 商品AとBの購入率比較 | 0.02 | 0.05 | A/Bに有意差あり、採用判断OK |
| サイト変更前後の離脱率 | 0.07 | 0.05 | 差があるとは言えない（要データ増やす？） |
| 顧客満足度アンケート比較 | 0.0005 | 0.01 | 非常に有意（強い根拠）あり |
✅ まとめ：「“偶然ではない”を数値で判断」できるのがp値とα！
| 視点 | 内容 |
|---|---|
| p値とは | 帰無仮説が正しい場合に、こんなデータが出る確率 |
| 有意水準（α）とは | “偶然”とみなすかどうかの境界線（たいてい0.05） |
| 判断ルール | p値 < α → 「有意差あり」＝帰無仮説を棄却 |
| 応用 | A/Bテスト、商品比較、アンケート分析など多方面で活躍！ |
Best regards, (^^ゞ
