仮説検定とは、観測された統計量から帰無仮説を棄却できるかどうかを判断するプロセスのことです。
帰無仮説を棄却できる場合、対立仮説が支持されます。
一方、帰無仮説を棄却できない場合は、単に帰無仮説を棄却するための十分な証拠がないと解釈します。
仮説検定は、以下の手順で行います。
「新しい薬には効果がない」などの帰無仮説を設定します。
「新しい薬には効果がある」などの対立仮説を設定します。
帰無仮説を棄却するかどうかを判断するための有意水準を設定します。例えば、0.05（5%）と設定します。
帰無仮説の正しさを評価するための統計量を選択します。
帰無仮説が正しいと仮定したときの統計量の確率分布を用いて、p値を計算します。
p値と有意水準を比較します。p値が有意水準より小さい場合、帰無仮説は棄却され、対立仮説が支持されます。