仮設検定における仮説検定の方法と解釈：Aを好む割合が低いかどうかの判断基準

仮説検定は、ある仮説が正しいかどうかを実験データを基に判断する統計的手法です。今回のケースでは、「Aを好む割合が低い」という仮説について、検定方法と解釈の基準を解説します。

仮説検定の基本

仮説検定には、主に帰無仮説と対立仮説があります。帰無仮説は「Aを好む割合が低くない」とし、対立仮説は「Aを好む割合が低い」となります。実験結果からこの帰無仮説を棄却できるかどうかを調べることが目的です。

実験結果の解釈方法

80人に食べ比べてもらい、18人がBを好んだという結果を受けて、Aを好む人数は「80 – 18 = 62人」です。この実験結果が「Aを好む割合が低い」といえるかどうかは、仮説検定を通じて判断します。

5%未満の場合と5%以上の場合

今回の問題設定では、Aを好む人数が32人以下であれば仮説が誤っていると判断し、32人を超える場合には仮説が誤っているとは判断しないという基準が設定されています。もしAを好む人数が32人以下であれば、仮説を棄却し、「Aを好む割合が低い」といえるでしょう。逆に32人を超える場合は仮説が誤っているとは判断できません。

まとめ

したがって、仮説検定における判断基準として、Aを好む人数が32人以下であれば仮説を棄却し、「Aを好む割合が低い」といえることになります。一方、32人を超える場合は仮説を棄却することはできず、「Aを好む割合が低い」とは判断できません。