t検定とは. ”P値が0.07（7%）であったとすると「100回同じことを行うと7回は10kg以上の差が出る」”とのことなので、P値が大きいほど差が出るように思えます。 しかし、P値が0.05よりも大きいと帰無仮説が棄却できない、つまり差がないということになってしまいます。 さらに、p値が0.05未満（p＜0.05,5%未満）になるとアスタリスクを1つ出力する。 0.01未満になれば2つ出力する。 p値は「帰無仮説が正しいという前提において、それ以上、偏った検定統計量が得られる確率」を示している。 有意水準＞p値 . 有意差ありと判定されるパターン1. 1つ目のパターンは、 p値が小さい時 。 当然この時は、有意差あり、と自信を持って言えますね。 例えば、p値が0.000001という結果になったら、自信を持って「有意差あり」と言えます。 t 値を用いた検定 ⇒ |t| の値がその自由度 n−1 に対して計算される境界値よりも大きいときは有意差ありとして， μ=μ 0 という仮説を棄却する． p 値を用いた検定 ⇒ 棄却域に入る確率が直接計算できるときは， p<0.05 （5%）のときは有意差ありとして， μ=μ 0 という仮説を棄却する． t値、p値の意味について考える前にまず前提知識としてt分布について考えてみます。 t分布は統計学の様々な場面で導入されるのですが、ここでは以下の例を取り上げて考えていきたいと思います（統計検定2級とかで出てきそう） t検定とは別名「平均値の検定」とも呼ばれており、「データ1の平均値」と「データ2の平均値」が等しいと見なせるか、見なせないかを統計学的に判断するための手法で、「仮説検定」のひとつ …