両側検定とは何ですか？
統計では、両側検定は、分布の重要な領域が両側にあり、サンプルが特定の値の範囲よりも大きいか小さいかをテストする方法です。 帰無仮説検定および統計的有意性の検定で使用されます。 テストされるサンプルが重要な領域のいずれかに該当する場合、帰無仮説の代わりに対立仮説が受け入れられます。 両側検定は、正規分布の両方の裾の下の領域をテストすることから名前が付けられますが、他の非正規分布でも使用できます。
重要なポイント
- 統計では、両側検定は分布の重要な領域が両側にあり、サンプルが特定の値の範囲よりも大きいか小さいかをテストする方法です。これは帰無仮説の検定と検定に使用されます。統計的有意性：検定対象のサンプルがいずれかの重要な領域に該当する場合、帰無仮説の代わりに対立仮説が受け入れられます。慣例により、両側検定を使用して、5％レベルで有意性を判定します。分布は2.5％に削減されます。
統計的検定がモデルの解釈に大きく影響するので、片側検定と両側検定のどちらであるかに注意してください。
両側検定の仕組み
推論統計の基本概念は仮説検定です。これは、母集団パラメーターを指定して、主張が真であるかどうかを判断するために実行されます。 サンプルの平均が母集団の平均よりも大幅に大きいか、大幅に小さいかどうかを示すようにプログラムされたテストは、両側検定と呼ばれます。
両側検定は、関係する確率分布で指定された指定されたデータ範囲の両側を調べるように設計されています。 確率分布は、所定の基準に基づいて指定された結果の可能性を表す必要があります。 これには、範囲内に含まれる許容される最高（または上限）および最低（または下限）の変数値を指定する制限の設定が必要です。 上限より上または下限より下に存在するデータポイントは、許容範囲外にあり、拒否範囲と呼ばれる領域にあると見なされます。
許容範囲内に存在しなければならないデータポイントの数に関する固有の標準はありません。 医薬品の作成など、精度が必要な場合、0.001％以下の拒否率が設定される場合があります。 製品バッグ内の食品の数など、精度がそれほど重要ではない場合、5％の拒否率が適切な場合があります。
両側検定の例
架空の例として、新しい株式仲買人（XYZ）が、彼の仲介手数料が現在の株式仲介業者（ABC）よりも低いと主張していると想像してください。 独立した調査会社から入手可能なデータは、すべてのABCブローカークライアントの平均と標準偏差がそれぞれ18ドルと6ドルであることを示しています。
ABCの100のクライアントのサンプルが取得され、XYZブローカーの新しいレートで仲介手数料が計算されます。 サンプルの平均が$ 18.75で、サンプルの標準偏差が$ 6の場合、ABCとXYZブローカーの平均仲介手数料の差について推測できますか？
- H 0 ：帰無仮説：平均= 18H 1 ：代替仮説：平均<> 18（これが証明したいことです。）棄却域：Z <=-Z 2.5およびZ> = Z 2.5 （5％の有意水準を想定、 Z =（サンプル平均-平均）/（std-dev / sqrt（サンプル数））=（18.75-18）/（6 /（sqrt（100））= 1.25
この計算されたZ値は、次によって定義される2つの制限の間にあります。-Z 2.5 = -1.96およびZ 2.5 = 1.96。
これは、既存のブローカーと新しいブローカーのレートに違いがあることを推測するのに不十分な証拠があると結論付けます。 あるいは、p値= P（Z <-1.25）+ P（Z> 1.25）= 2 * 0.1056 = 0.2112 = 21.12％（0.05または5％より大きい）でも同じ結論になります。
特別な考慮事項：ランダムサンプリング
両側テストは、特定の施設でのキャンディーの生産や包装など、企業での特定の生産活動中に実際に使用することもできます。 生産施設が1袋につき50個のキャンディを目標として指定し、45個から55個のキャンディを受け入れられる場合、45個未満または55個以上の量で見つかったすべての袋は拒否範囲内と見なされます
予想される出力に合うようにパッケージングメカニズムが適切に調整されていることを確認するには、ランダムサンプリングを行って精度を確認します。 包装メカニズムが正確であると見なされるためには、適切な分布を備えたバッグあたり平均50個のキャンディーが望まれます。 さらに、拒否範囲内に収まるバッグの数は、エラー率として許容可能と見なされる確率分布の制限内に収まる必要があります。
許容できない拒否率が発見された場合、または平均が望ましい平均から大きく離れている場合、エラーを修正するために施設または関連機器の調整が必要になる場合があります。 両側のテスト方法を定期的に使用することで、長期にわたって生産を制限内に保つことができます。
両側検定と片側検定
サンプル平均が母平均よりも高い または 低いことを示すために仮説検定が設定されている場合、これは片側検定と呼ばれます。 片側検定は、正規分布の片側（側）の1つの下の領域をテストすることからその名前を取得します。 片側検定を使用する場合、アナリストは関心のある1つの方向の関係の可能性をテストし、別の方向の関係の可能性を完全に無視します。
テスト対象のサンプルが片側の重要な領域に該当する場合、帰無仮説の代わりに対立仮説が受け入れられます。 片側検定は、方向仮説または方向検定とも呼ばれます。
