p値の解釈
検定における p値の説明として最も適切なものを1つ選べ。
- A
帰無仮説が正しいと仮定したとき、観測された結果以上に極端な結果が得られる確率
- B
帰無仮説が正しい確率そのもので、p値が0.03なら帰無仮説が正しい確率は3%といえる
- C
差や効果の大きさを表す値で、p値が小さいほど、差や効果が大きいといえる
- D
検定を始める前に分析者が0.05などに決めておき、判定の基準にする値
正解と解説を見る
正解：A
p値は、帰無仮説が正しいと仮定したときに、観測された結果以上に極端な結果が出る確率で、小さいほど帰無仮説とデータが合いにくい。帰無仮説が正しい確率や効果の大きさ、事前に決める有意水準と取り違えやすい。
- A
正しい。p値が小さいほど、帰無仮説と観測結果が合いにくい。
- B
誤り。p値は仮説が正しい確率ではなく、帰無仮説を仮定したときのデータの起こりにくさ。
- C
誤り。データ数が多いと、わずかな差でもp値は小さくなる。効果の大きさは別に確かめる。
- D
誤り。前もって決めるのは有意水準で、p値はデータから計算する。
このサイトの問題は、各試験の公開されている出題範囲に沿って作ったオリジナルの模擬問題です。本試験の問題ではありません。一般社団法人データサイエンティスト協会・一般財団法人統計質保証推進協会の公式サービスではありません。