例: データベクトルの t 統計量
指定した平均値に関して、正規分布したデータベクトルの t 統計量を計算します。
1. 分析するデータのベクトルを定義します。
2. 標本統計量を収集します。
標本数 | | |
標本平均値 | | |
標本標準偏差 | | |
平均値の標準誤差 | | |
自由度 | | |
3. 有意水準および提案する母集団平均値を定義します。
4. t 統計量を計算します。
5. 帰無仮説と対立仮説を定義します。
H0: m ≤ μ
H1: m > μ
6. p 値を計算し、仮説を検定します。
帰無仮説が真であるとした場合、検定統計量が観測統計量より大きくなる確率は 0.106 です。p 値と有意水準を比較した結果、対立仮説が真であることが明らかではありません。
7. 危険域の境界を計算して仮説を検定します。
帰無仮説を採択します。平均値が μ より大きいことが明らかではありません。
8. スチューデントの t 分布 (青色)、危険域の境界 (赤色)、t 統計量 (緑色) をプロットします。