仮説検定（帰無仮説・p値）とは？
仮説検定（帰無仮説・p値）とは、「差がない」とする帰無仮説を立て、観測されたデータがその仮定のもとでどれだけ起こりにくいかをp値で測り、あらかじめ決めた有意水準を下回れば帰無仮説を棄却する手続。施策の効果が偶然の変動かを判断する土台になる。
かせつけんてい（きむかせつ・ぴーち）
仮説検定（帰無仮説・p値）の意味
「差がない」とする帰無仮説を立て、観測されたデータがその仮定のもとでどれだけ起こりにくいかをp値で測り、あらかじめ決めた有意水準を下回れば帰無仮説を棄却する手続。施策の効果が偶然の変動かを判断する土台になる。
仮説検定（帰無仮説・p値）の具体例
新しい申込画面のコンバージョン率が3.0%から3.4%へ上がったとき、各群5,000件でp値が0.03なら有意水準5%で効果ありと判断する。件数が500件しかなければ同じ差でも有意にならず、判断を保留する。
仮説検定（帰無仮説・p値）は試験でどう引っ掛けられる？
p値は「帰無仮説が正しい確率」でも「効果の大きさ」でもない。標本を増やせば実務上無意味な差でも有意になるため、有意かどうかだけでなく効果量と費用対効果で判断する。
仮説検定（帰無仮説・p値）と関連する用語
最終更新：2026-08-25／解説は資格暗記が独自に作成しています。 過去問の出典は各問題に記載のとおりです。