仮説検定とは

仮説検定は、観測された現象の提案された説明が実際に機能するかどうかを確認するためにテストと実験を行うことを含む科学の一般的な慣行です。 仮説は、ある種の観察された現象の暫定的な説明であり、科学的方法の重要な部分です。 科学的方法とは、さまざまな現象を科学的に説明するために科学分野の人々が一般的に採用している一連のステップです。

仮の説明は、仮説検定に提出できる場合、仮説と呼ぶことができます。 ただし、説明が真の科学的仮説と見なされるための一連のガイドラインがあります。 最初の主要なポイントはテスト可能性です。 科学的仮説は、科学的に正当な仮説と見なされるために、仮説検定の段階に進むことができなければなりません。 一般的に、仮説は比較的単純であることが推奨されますが、これは常に可能ではありません。 仮説はまた、あらゆる条件の下で現象を説明できなければなりません。 仮説が1つの条件セットでのみ現象を説明できる場合、それは一般に受け入れられないと見なされます。

仮説は、一般に、主題に関する現在の知識体系を改善し、将来、より多くの知識を獲得する道を開く可能性がある場合にのみ有用であると考えられます。 また、一般に認識されている他の知識に反する場合、仮説は一般に認められません。 仮説がこれらの要件をすべて満たしている場合、通常、仮説のテストフェーズに進みます。

仮説検定では、テスターは与えられた仮説を検証または反証する証拠を発見しようとします。 通常、これにはさまざまな条件で行われる一連の実験が含まれます。 仮説がすべての条件で検定に耐えられない場合、通常、仮説に何か問題があり、新しい情報を考慮して新しい仮説を作成する必要があります。 新しい仮説は、同じ仮説検定に提出されます。 それが合格し、間違っていると証明されない場合、最終的には科学理論または法律と見なすことができますが、科学における絶対的な真実は証明できません。

仮説検定の一般的な方法の1つは、統計的仮説検定と呼ばれ、通常は大量のデータを処理します。 実験とテストが実施され、データが収集されます。 収集されたデータが、結果が偶然に発生した可能性が低いことを示している場合、統計的に有意であると見なされ、仮説をサポートするために使用できます。