データの分析④ 仮説検定の基礎
「帰無仮説（H₀）を設定し、データから判断する」統計的推論の考え方を学びます。（数学Ⅰでは直感的な理解が中心）
仮説検定の流れ
① 帰無仮説 H₀ を設定（「効果なし」「差なし」等）
② 観測データの起こりやすさを評価
③ 起こりにくい（5% 未満等）なら H₀ を棄却
📘 例題①
コインを 10 回投げて表が 9 回出た。このコインは公平か？
解答：H₀：公平（表・裏が 1/2）。10 回中 9 回以上表が出る確率 ≈ 1.1%（小さい）。H₀ を棄却 → 公平でない可能性が高い。
コインを 10 回投げて表が 9 回出た。このコインは公平か？
解答：H₀：公平（表・裏が 1/2）。10 回中 9 回以上表が出る確率 ≈ 1.1%（小さい）。H₀ を棄却 → 公平でない可能性が高い。
💡 ポイント
- 有意水準 5%（0.05）を基準に判断することが多い
- 棄却 ≠ 「絶対に違う」（確率的な判断）
練習問題
- サイコロを 12 回振って 1 の目が 5 回出た。このサイコロは公平か（有意水準 5% で判断の考え方を述べなさい）。
解答・解説
- 解答：公平なら 1 の目の期待値は 2 回。5 回は期待より多いが、12 回中 5 回以上の確率を計算して 5% と比較する。（計算は発展的）