統計学でｐ値の意味についての説明
- 統計学のp値について説明がありますが理解できません。ｐ値は帰無仮説の信頼性評価であり、この評価に関わらず帰無仮説が真であるおおよその確率を示します。
- 具体的な例を挙げると、標本平均が９９９以下となる確率が２６％だとすると、この２６％がｐ値であり、帰無仮説の信頼性評価の一種です。
- 逆にｐ値の意味するところは、帰無仮説を棄却した場合に正しく、かつ過ちを犯す確率が２６％であるということです。つまり、帰無仮説の信頼性評価として２６％の確率で正しい判断を下すことができます。
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すみません、統計学でｐ値の意味がよくわかりません
統計学のp値の説明で以下のような記載があり何度読んでも調べてみても理解できませんでした。（説明不足であったため追加しました。） 「・帰無仮説 H0 μ≧1000 ・対立仮説 H１ μ＜1000 このとき実際μ＝１０００のとき標本数が３０とすると、標本平均が９９９以下となる確率はいくらだろうか。この疑問への答えはＨ０の信頼性評価と考えられる。これに注意すべき点は２つある。 ・この問いはＨ０にとって都合が悪いかさらに都合の悪い証拠の得られる確率を求めている。その理由は連続分布の場合確率は範囲のもった値にしか計算できないためである。ここではＨ０に都合の悪い標本平均の範囲として９９９以下をとりあげる ・仮定されている条件はＨ０ではμ≧1000と述べているにもかかわらずμ＝1000である。μ＝1000と仮定する理由はＨ０に最も有利になるように疑いをかけるからである この疑問への答えが２６％であったとする。標本数が３０で実際にμ＝1000であったときに標本平均が９９９以下となる可能性２６％であるということだ。 この２６％のことをｐ値と呼び、Ｈ０の信頼性評価の一種である。２６％という信頼性評価はその評価に関わらずＨ０が真であるおおよその確率である。逆にその証拠を踏まえると粗粗７４％の信頼性でＨ０が偽だといえるその意味するところはＨ０を棄却した場合におおむね７４％の確率で正しくおおむね２６％の確率で過ちを犯すことである」 ここで２６％は９９９以下となる確率であるのになぜＨ０の真である確率となるのか理解できません。 Ｈ０は１０００以上なので逆に偽である確率となるのではないのでしょうか？ もしわかりましたら教えて頂けたら幸いです。よろしくお願いいたします。（長くなって申し訳ございません） （なお使用した参考書はビジネス統計学上 P320です）
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前の質問(qa5135522)で > 確かに逆になっているようです。 と回答しましたが、今回の質問とあわせて読み直してみると、この文だけは間違っていることに気がつきました。 質問文では999を例に出していますが、これが990、980であった場合p値はどうなっていくでしょうか？ 標本平均が低くなるにつれp値もそれに伴い低くなっていくはずです。 当然、標本平均が低いほどμ≧1000というのは考えにくくなりますので、その信頼性も低くなります。 p値も信頼性も標本平均が低くなるにつれて低くなっていくので、p値と信頼性を同一視しているのです。 ただし、前回も書きましたが、p値がＨ０が真であるおおよその確率というのは正しくありません。
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