検定統計量とは？
けんていとうけいりょう
検定統計量とは、仮説検定において帰無仮説を棄却するかどうかを判断するために標本から計算される数値のことです。
検定統計量（test statistic）とは、仮説検定の手続きにおいて、標本データから計算される数値です。この値を帰無仮説が成り立つ場合の確率分布と照らし合わせて、p値を算出したり棄却域と比較したりすることで、統計的な判断を下します。
代表的な検定統計量として以下があります。
- z統計量：母分散が既知のとき、母平均の検定に用いる。標準正規分布に従う
- t統計量：母分散が未知のとき、母平均の検定に用いる。t分布に従う
- χ²（カイ二乗）統計量：適合度検定・独立性の検定に用いる
- F統計量：分散分析（ANOVA）や分散の比較に用いる
検定統計量の計算式はそれぞれの検定手法によって異なりますが、基本的な考え方は「観測されたデータが帰無仮説からどれだけ離れているかを数値化する」ことです。値が大きいほど帰無仮説からのズレが大きく、棄却される可能性が高まります。
検定統計量は仮説検定の流れの中核を担う概念であり、その値から計算されるp値とともに、研究・実験における統計的有意性の判断に不可欠です。
使い方・例文
2つのグループの平均に差があるかを調べるt検定では、2標本の平均差・標準偏差・サンプルサイズからt統計量を計算し、t分布と比較して有意差の有無を判断します。
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