仮説検定における帰無仮説と対立仮説の設定は統計的推測を行う際に非常に重要です。質問者が抱いている疑問について解説し、なぜ特定の仮説が選ばれるのか、また他の選択肢が適切でない理由を明確にします。
仮説検定の基本的な枠組み
仮説検定は、ある主張や仮説がデータによって支持されるかどうかを統計的に評価する方法です。帰無仮説（H₀）は「効果がない」「差がない」といった無効な状態を表し、対立仮説（H₁）はその反対の主張をするものです。
① なぜ「BはAよりも強い」とはならないのか？
仮説検定で「Aの方がBより強い」という対立仮説が選ばれる理由は、通常、仮説検定の目的が「AがBよりも強いか」を確認することだからです。帰無仮説は通常、現状維持（例えば、AとBに差がない）を前提とするため、「Aの方がBより強い」という主張は「AとBに差がない」とする帰無仮説を検証するために使われます。
②「BはAよりも強い」ではダメな理由
「BはAよりも強い」という対立仮説を選ぶ場合、帰無仮説としては「AがBよりも強い」ということになりますが、仮説検定においては「Aの方が強い」という設定で出発し、統計的にその仮説を棄却する方向で進めることが一般的です。これにより、帰無仮説が棄却されれば、AがBよりも強いことが支持されるわけです。
対立仮説と帰無仮説の選び方
仮説検定における仮説の選定は、通常、研究者が検証したい内容に基づいています。例えば、AがBより強いかどうかを確かめる場合、帰無仮説は「AとBは同じ強さ」と設定され、対立仮説は「Aの方がBより強い」となります。これにより、帰無仮説を棄却することでAがBより強いという証拠を得ることができます。
まとめ
仮説検定における帰無仮説と対立仮説は、統計的に有意な結果を得るために慎重に設定されるべきです。通常、仮説検定は無効な仮説（帰無仮説）を検証し、その結果をもとに有効な仮説（対立仮説）を支持するかどうかを決定します。質問の中で「BはAよりも強い」とした場合、その対立仮説は問題の文脈から外れることが理解できました。
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