focuslightsの満たされない日々

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帰無仮説は採択してはいけない

私は日々大量のデータを扱う仕事をしているのですが、自分自身で統計解析をすることはあまりありません。
やれと言われればできないわけじゃないけど、他にも仕事はあるし、統計解析は専門教育を受けた人の仕事。

とはいえ、基礎理論くらいは知らないとね。ということで本を読んだりしています。
で、先日「統計解析基礎講座」というものを受講しに言ってきました。

内容は・・・
統計理論の基礎を押さえつつ、Excelを使って実際の演習して実業務に役立てようというもの。
某私大の教授が講師のトレーニングコースで結構実践的でした。

演習問題の一つ
○ この工場では、2.0 g (標準偏差 0.2g) のチョコレートを製造している。
始業開始直後のロットからランダムに8個抜き出して測定したところ、2.0 g, 2.1 g, ・・・であった。
製造機械は正常に動作していると言えるか?

母平均と母分散がわかってる状況で、標本平均が95%信頼区間内かどうかExcelで確認するという問題だったのですが・・・

帰無仮説(H0) 標本平均は95%信頼区間内で、機械は正常動作
対立仮説(H1) 標本平均は95%信頼区間外で、機械は異常

結果は、信頼区間内。なので「帰無仮説は採択されて」機械は正常と言える。
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えええええ?帰無仮説は採択?そんなのあり?

すぐさまネットで検索したところ「帰無仮説は採択してはならない。でもしょっちゅうみかける」というブログを見つけました。
「帰無仮説を採択」? | Okumura's Blog

Never use the unfortunate expression “Accept the null hypothesis.” とイタリック体で強調して書かれている。帰無仮説は棄却することはあっても「採択」してはいけないという注意は英語の文献ではしょっちゅう見かける。実際,Googleで "accept the null hypothesis" を検索すると,同様な注意がたくさん見つかる。

自分は統計をちゃんと学んだことはありませんが、帰無仮説は、「棄却する」か、「棄却できない」に2択で、「採択してはならない」と読んだことがあります。

まぁ、素人向けの講義なので、帰無仮説は棄却できなかったと二重否定するよりは、採択されるとしたほうがわかりやすいのかもしれませんが・・・
ちょっとびっくり。

講義自体は面白かったのですが、後味の悪い感じがしました。



ところで、上で引用したブログ。三重大学の「奥村晴彦」先生だったのですね。
昔は「C言語による最新アルゴリズム事典」によくお世話になったなぁ。とちょっと懐かしくなりました。
いまはプログラミング言語のライブラリが充実して、アルゴリズム事典をみることはありませんが。
引っ越しを繰り返しても、この本だけは捨てずにとってあるfocuslightsでした。