ｔ検定

t検定・・・平均値を比較する　たまたまか？　意味のある違いか？

「対応のあるデータ」・・・一対の標本（対象が同じ、事の前後で比較）

「対応のないデータ」・・・F検定の結果、いずれかの検定方法をとる

　　　　　　　　　　　　　　　├─等分散と仮定した2標本による検定

　　　　　　　　　　　　　　　└─分散が等しくないと仮定した2標本による検定

F検定の結果

　　　P(F<=f)片側　　に注目する

　　　　　└これを2倍して両側にする。

　　　　　　　　　├─0.05より大きい　＝　分散が等しい

　　　　　　　　　└─0.05より小さい　＝　分散が等しくない

t検定の結果

　　　P(T<=t)両側　　に注目する

　　　　　　├─0.05より大きい　＝　意味のあるさとは言い切れない

　　　　　　└─0.05より小さい　＝　意味のある差

2つの変数間で平均の差が設定した０などであるという帰無仮説を検定します。

帰無仮説(H0)：平均の差はない（０である）

対立仮説(H1)：平均に差はある

この例では、P値が設定した0.05よりもはるかに小さく、

またｔ値の絶対値はｔ境界値よりも大きいことから

統計的に高い有意性をもって2変数の平均値の差が０とは言えないことを示しています。