##仮設検定とは
仮設検定とは、「統計的に結論づけること」
つまり、「仮設検定」を用いると、差異が偶然生じたのか、そうではないのかを結論付けることができる

YouTubeのサムネイル（YouTubeで最初に表示される画像のこと）の例

某YouTube担当者のとある会話
「サムネイルの背景は青の方が赤よりクリック率が高い、だから青の背景で作ろう」
「サムネイルの背景色は赤も青も変わらないよ」

これどっちが正しいのか・・・

そんなときに使えるのが、仮設検定
統計的に上記の対立構造を決着つけることである

そこで対立に関して、帰無仮説と対立仮説と名をつける。イメージは、赤コーナーと青コーナー的なものかな

今回の場合であると
帰無仮説・・・「サムネイルの背景色は赤も青も変わらない」
対立仮説・・・「サムネイルの背景は青の方が赤よりクリック率が高い」

##棄却とは
仮設検定で使う棄却
仮説検定の目的は、帰無仮説を棄却するために行うこと
棄却・・・「これは間違っている！！」つまり否定する

どうやってこれを棄却するのか

「p値」
→ 有意確率は帰無仮説が正しい確率のことをいう。
だいたい5%が多い
つまり帰無仮説が5%正しい＝対立仮説が95%正しい

この値が前もって定めた水準より大きい場合は、帰無仮説を採択
水準より小さい場合は、帰無仮説を棄却する

##どのように仮設検定を行うのか
① 帰無仮説と対立仮説の設定
② 帰無仮説と対立仮説の数字の差分の平均と標準偏差を算出
③ 基本統計量tの計算
　 t分布の計算（サンプルの平均-真の平均）/（サンプルの標準偏差/√n）
④ 帰無仮説が正しいとした場合のt分布において③で計算したt値は棄却域に入る
⑤ ①で設定した帰無仮説は棄却できた場合は、対立仮説が正しいと言える