統計定義>アルファレベル
最初にこの記事を読むことができます：帰無仮説とは何ですか？
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有意水準αは、帰無仮説が真である場合に誤った決定を下す確率です。, 仮説検定ではアルファ水準（単に”有意水準”と呼ばれることもある）が使用されます。 通常、これらのテストはのアルファレベルで実行されます。05(5%),しかし、一般的に使用される他のレベルがあります.01と.10.
内容（クリックしてそのセクションに移動します）：
- タイプIおよびIIエラー
- 片側検定および両側検定のアルファレベルを計算するにはどうすればよいですか？
- なぜのアルファレベルです。05一般的に使われる？
アルファレベル/有意水準：タイプIおよびタイプIIエラー
仮説検定では、二つのエラー、タイプIおよびタイプIIエラーが可能です。,
タイプIエラー：帰無仮説が真であるときに代替仮説を支持する。
タイプIIエラー：代替仮説が真である場合、代替仮説を支持しない。
法廷の例では、帰無仮説は男性が無実であり、代替仮説は彼が有罪であるということであるとしましょう。 あなたが無実の男（タイプIエラー）を有罪判決を下すならば、あなたは別の仮説（彼が有罪であるという）を支持します。 タイプIIのエラーは、有罪の男を自由にさせることでしょう。,
アルファレベルは、タイプIエラーの確率であるか、帰無仮説が真であるときに棄却します。 関連する用語、ベータは、反対である;それが真であるときに代替仮説を拒否する確率。
このグラフは、右端に除去領域を示しています。
片側検定と両側検定のアルファレベルを計算するにはどうすればよいですか？
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アルファレベルはあなたによって制御することができ、信頼レベルに関連しています。 Αを得るには、1からあなたの信頼水準を引きます。 たとえば、分析が正しいことを95パーセント確信させたい場合、アルファレベルは1–になります。95=5%、片側検定があると仮定します。 両側検定の場合、アルファレベルを2で割ります。 この例では、二つの尾のアルファは次のようになります。05/2=2.5% 参照：片尾テストまたは二つ？ 片側検定と両側検定の違いについて。,
なぜアルファレベルです。05一般的に使われる？
アルファレベルはタイプIエラーを発生させる確率であるため、この領域をできるだけ小さくすることは理にかなっているようです。 たとえば、アルファレベルを10％に設定すると、帰無仮説を誤って棄却する可能性が大きくなり、アルファレベルが1％になると面積が小さくなります。 それでは、標準の5％の代わりに小さな領域を使用しないのはなぜですか？,
アルファレベルが小さいほど、帰無仮説を棄却する領域は小さくなります。 あなたが小さな領域を持っているのであれば、実際にあなたがすべきであるときに、あなたがヌルを拒否しない可能性がもっとあります。 これはタイプIIのエラーです。
言い換えれば、タイプIエラーを避けようとすればするほど、タイプIIエラーが忍び込む可能性が高くなります。 科学者は5%のアルファレベルがこれら二つの問題間のよいバランスであることを見つけました。
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