✨ ベストアンサー ✨
理解が逆ですね。
対立仮説というのは、帰無仮説に対立する仮説という意味なので、問題そのものに対立するという考え方では無いです。
基本的に、仮説というのは反証する方が簡単です。
なので、否定したい仮説を帰無仮説として、その帰無仮説を棄却できるか否か？というふうに統計的に考えるのが検定です。
従って、立証したい仮説は｢異なると言えるか？｣となっているため、異なって欲しいという前提があります。
なので、棄却したい帰無仮説は｢異なっていない｣になります。
ただ、注意して欲しい事として、恐らく全ての教科書が間違えてるのですが、帰無仮説が棄却出来たからと言って対立仮説を支持できるという訳では無いです。
わかりやすすぎて感動です🥹💖
やっと理解できました🍀
ありがとうございました〰️🎀
更なる補足です。
であるならば、｢違いは無い｣という事を立証したい場合はどうするのか？というものです。
この場合は、同等性検定といった特殊な検定を使います。
統計的検定というのは複数の種類があり、高校や大学で習う検定は、t検定やf検定、カイ二乗検定と言ったものがありますが、これらは｢違いがある｣事を目的にするものです。
なので、今習っているものは｢違いがあることを知りたい｣という前提の元になっています。
なので、｢違いが無いことを知りたい｣というのは、そもそもとして考える必要が無いです。
補足です。
何故、知りたい仮説が対立仮説なのに、帰無仮説を基準に｢対立｣と考えるのか？という事に疑問を持つかもしれません。
一般的に、検定というのは｢変化がある｣ということを立証する時に用います。例えば、｢勉強方法を変えた結果テストの点数に変化があるか？｣と言った感じです。
しかし、この際に｢変化がある｣ということを立証するのはあまりにも複雑です。というのも、A≠Bとした場合、Aに対してBの候補は無限に生まれます。｢Aが1の時、Bは1以外全てを許されており、その全てを調べる必要があります。｣
しかし、｢変化がない｣ということは、｢A＝B｣を証明するだけで言い訳です。仮にA＝1なら、B＝1となるか否かを知るだけで良いです。
こういった理由から、｢変化があることを知りたい｣という前提と、｢変化が無いことを知る方が簡単｣ということから、
帰無仮説は｢異なっていない｣になるのはほぼ決まっています。