t検定を例にあげて考えてみます。tα/2(n-1)となるかどうかで、検定をします。※|t|は、プラス、マイナスの方向に関係なく考えたときの値(絶対値)を示しています。tα(n-1)となります。-tα(n-1)となります。-t0.05(n-1)このようになります。仮説を立てる前に片側検定か両側検定のどちらを使うか決めておく片側だけの棄却域を見ると、片側検定の場合は5%の範囲、両側検定の場合は2.5%の範囲です。両側検定のほうが棄却域の範囲は狭くなり、棄却されにくいです。両側検定をするのか、片側検定をするのかは、仮説を立てる時点で決めておくことであって、データを集めて分析しているときや検定のための計算を行うときに、やっぱこっちにしようと変えるべきでありません。両側検定で有意にならなかったから、やっぱり片側検定に変えようとやってしまっては、検定結果を操作してしまうことになります。実際には両側検定が使われることがほとんどであり、片側検定が使われることは滅多にない。そのなかで、あえて片側検定を使うと、読者からは「この分析は、統計的優位性を出したいがために、両側検定でなくて片側検定を使っているのではないか?」と痛くもない腹を探られかねない。片側検定を使うべききちんとした理由があるならよいが、そうでないのであれば両側検定にして、それでも統計的に優位な結果が出ていれば、読者に疑われずに安心だ。データサイエンティストになるための学習ができるスクール一覧を紹介していますスポンサーリンクシェアする0000フォローするスポンサーリンク相関関係と因果関係の違い。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。viewsヒストグラムの見方。社会人になってから統計学と出会いました。統計学を知らないところから学びをスタートしたので、当初は統計学の理論を本で読んでも、なんのこっちゃわかりませんでした。学び続けるなかで、自分が「わかった!」と理解できたことを書き残し、サイトにまとめています。お仕事でデータを扱う方であれば(多くの方がそうだと思いますが)、統計学を学ぶことは仕事に活きてくるはずです。山を登るように一緒に学んでいきましょう。