T検定とは具体例でわかりやすく！F検定で等分散の確認が必要？

統計の世界では最も有名な検定であると言っても過言ではない、T検定。

このページでは、T検定について具体例を用いてわかりやすく解説します。

検定は、帰無仮説と対立仮説を確認することがすごく重要なので、帰無仮説と対立仮説をどう確認するか、というポイントも解説。

そのほかにも、この記事を見ればこれらのことがスッキリしますよ！

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T検定とは何？具体例でわかりやすく解説！

「世の中にはいろんな検定があるけど、それぞれがどんな検定なのかが分かりません・・・。」

私のところに、そのような質問が多々寄せられます。

確かに統計の検定は数が多くて、結局何をやっているのかが分かりにくかったりします。

そんな時のアドバイス。

どんな検定をしているかを手っ取り早く、そして正確に把握するにはあるものを見ればいいんです。

それは、「帰無仮説と対立仮説」です。

帰無仮説と対立仮説は、「何を検定しているのかを直接文章として記載しているもの」です。

そのため、その検定が何をやっているか、帰無仮説と対立仮説を確認することで一目瞭然なのです。

ということで、本サイトの検定に関する記事では、必ず帰無仮説と対立仮説を載せるようにしますね。

では早速、T検定の帰無仮説と対立仮説は何かを見てみましょう。（2標本のT検定の場合）

帰無仮説H0：A群の母平均＝B群の母平均

対立仮説H1：A群の母平均≠B群の母平均

この帰無仮説と対立仮説を確認して、何がわかりますか？

T検定は平均値に対する検定であることが分かりますよね。

T検定は有名なので、仮説を見なくても「平均値に対する検定だ」とわかるかもしれません。

ですが、これから勉強をするにつれ、初めてその名前を聞く検定が、今後出てくると思います。

その時には、帰無仮説と対立仮説を確認するようにしましょう。

T検定は平均値を検定する統計的手法だということがわかりました。

であれば、具体的にどんな時にT検定を実施できるでしょうか？

平均値を使うということは、データが「連続量（量的データ）であること」と「正規分布にしたがっていること」の2点が重要です。

そのため、以下のような場合にはT検定が使えますね。

T検定と検索すると、1標本のT検定とか2標本のT検定とか、2種類出てきますよね。

それらの違いって何？って疑問に思ったことないでしょうか。

私も統計を勉強し始めた頃、全然イメージができませんでした。

でも実は、それほど難しい概念ではないです。

一言でいうと、データが1種類か2種類かの違いです。

例えば。

ある時点の、A群だけの身長データ。
- これは１標本。
ある時点の、A群とB群の身長データ
- これは２標本。
ある時点（時点１）の、A群だけのデータと、その１年後（時点２）の、A群だけの身長データ
- これも２標本。ですが、対応のある２標本と言われています。