帰無仮説は、「薬の効果を主張できない」に当たり、下記のように仮説を立てる。「薬に対する反応の平均がプラセボに対するそれと等しい。4]対立仮説は、「薬の効果を主張できる」に当たり、下記の仮説に相当する。「薬に対する反応の平均がプラセボに対するそれとは異なる。統計量の算出[編集]標本データから、仮説に関係した情報を要約する検定統計量を計算する。下記のように十分性を持つ統計量(十分統計量)が存在すればそれを計算する。単純二仮説の場合は、尤度比が仮説検定の十分統計量となる。母数に対応する十分統計量は、母集団の確率分布が指数型分布族である場合にのみ存在する[要出典]。統計量の確率分布[編集]帰無仮説に基づき、検定統計量の確率分布を明らかにする。各標本のサイズ)である。危険域の設定[編集]可能な全ての値の集合の中で、帰無仮説に反する極端な範囲(分布関数をグラフ表示した場合には、裾に当たる部分)を選ぶ。帰無仮説が正しい場合に検定統計量が危険域内に入る確率を検定の危険率(有意水準あるいは検定のサイズともいい、ふつうαと表す)と呼ぶ。用いることがある[6]。検定の種類によっては両側検定または片側検定のみということもある。棄却域と訳し、「帰無仮説が棄却される検定統計量の値の集合」と定義している。いう」と説明している[7]。両側検定[編集]帰無仮説が例のように「平均が等しい」と主張するタイプであれば、分布関数の裾として左右両側を用いる(両側検定)。日本工業規格では、「検定統計量が1次元であり、棄却域がある有限区間の両側となる検定」と定義している[8]。片側検定[編集]「......の方が平均が大きい(小さい)ということはない」と主張するタイプであれば、片側の裾だけを用いる(片側検定)。日本工業規格では、「検定統計量が1次元であり、棄却域がある棄却限界値より小さい領域(又は大きい領域)となる検定」と定義している[9]。判定[編集]データから算出した検定統計量が危険域内にあるかどうかを判定する。αならば危険域の内部にあると判断する。検定統計量が危険域内にあれば、結論は帰無仮説は正しくない。region)という。)か、さもなくばα以下の確率しかない事象が起こったのいずれかになる。この場合をα水準で統計学的に有意であるという。例では「薬に対して観察された反応はα水準で統計学的に有意である」といえる。帰無仮説を棄却するに足る証拠はないというのがただ一つの結論となる。統計学の目的は(当然であるが)科学的な真理を明らかにすることではなく、数学的な誤謬をできるだけ減らすことにある。「帰無仮説が正しくないとき,帰無仮説を棄却する確率。」と定義している[10]。高い検出力を、より小さいサンプルサイズで実現することが好ましい。