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最終更新日：　2009.9.5

統計的仮説

　自然科学において仮説を検証することは研究者の作業であり、仮説が正しいと主張できることこそが目的でもあります。心理学では、まさに仮説を検証するためにデータをとり、正しいと主張するためにデータ解析を行います。つまり、統計学を道具として扱うということです。しかし、一般にいう仮説と、統計学でいう仮説とは少し違うことを知っておかなければなりません。

　一般にいう仮説とは「〜であるに違いない」、「〜であるということが正しい」、「〜であるべきだ」といったようなものでしょう。つまり、最終的にその仮説が採択される（仮説が正しいとされる）ことが望ましいというような仮説を立てることになります。

　ところが統計学では、奇妙に思われるかもしれませんが、最終的にその仮説が棄却される（仮説が誤りであるとされる）ことを前提とした仮説を立てるようにします。言い換えると、これは反証可能な仮説を立てるということです。

　このような反証可能な仮説のことを、統計学では帰無仮説といいます。また、これに対する仮説として対立仮説を立てます。例えば、すでにあげた2つの問題：　(1)男性と女性の身長の平均値は異なるか、(2)高校生と中学生の握力の平均値は異なるか、について考えてみましょう。問題(1)については次のように帰無仮説と対立仮説を立てることになります。

　一方で問題(2)については、もう少し複雑な対立仮説を考えることになります。元々、主張したい仮説（一般でいう仮説）は「高校生は中学生より握力の平均値が高い」というものですから、「等しくない」という対立仮説は保守的な主張でしょう。だから、より強い主張として「より大きい」、あるいは（場合によっては）「より小さい」といった、方向性のある対立仮説を立てるわけです。先の話になりますが、前者のような保守的な仮説を検定することを両側検定、後者のような方向性のある仮説を検定することを片側検定といいます。また、このように仮説を検定することを統計的仮説検定といいます。なお、心理学においてはほとんどの場合において両側検定（保守的な主張）が行われます。