仮説検定とは、母集団分布の母数に関する仮説を標本から検証する統計学的方法の一つで、例えば「従来製品の電力消費量の平均値と、新製品の電力消費量の平均値には、統計的に有意な差がある」といった仮説を検証する際に用いられます。詳細について、以下のページで概説します。
今回の演習では、検定の定番とも言える t検定の事例を紹介します。２つのグループ間の平均値に差があるか否かについて、「対応なし」と「対応あり」の２つのパターンを試します。
汎用性の高い事例となるように、CSVデータを読み込んでから、検定に使えるデータに加工するという手順を踏んでいます。
このサンプルを参考に、自分でも様々なデータを使って検定を行なってみてください。 異なる条件が与えられた２つのグループ間に「差がある」ということがわかるだけで、学術論文が書けます。
この演習では、以下のデータをサンプルとして利用します。GitHubから直接読み込むので、ダウンロードの必要はありません。
In [ ]：コード部分です。これを自分のノート のコードブロックに書く Out [ ]：実行結果です。コードを実行すると表示されます。 説明文：必要に応じて、自分自身のノートとして記載して下さい。
ノートを、学科サイトの個人ページからリンクして下さい。以下、手順です。
このリンクを知っているインターネット上の全員が閲覧できます。
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