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帰無仮説｜統計
帰無仮説は科学的探究に不可欠なものであり、研究探究の基礎となるからである。 研究者に出発点を与えるだけでなく、代替仮説を立て、それを検証し評価することができる。
帰無仮説の役割
変数間の関係を調べたり、グループ間にばらつきがあるかどうかを調べたりすることは、科学的研究においてしばしば重要である。 帰無仮説によれば、多くの場合、調査対象の変数の間には識別可能な差や関連性はない。 これは、関連する構成要素間に関係がないこと、またはそれらの間に効果がないことを示す。
研究者は帰無仮説を設定し、調査結果を比較する際の基準点とする。 通常H0という記号で表されるこの仮説は、研究結果の統計的有意性を決定するための基準となる。
例
この考えをさらに明確にするために、非特異的頚部痛に対する新規介入プログラムの効果に関する研究を例に挙げてみよう。 このような状況では、帰無仮説によれば、介入を受けた患者と受けなかった患者の間で、頸部痛に明らかな差はないかもしれない。
したがって、帰無仮説は数学的にH0と書くことができる： 1-2＝0、ここで1は介入を受けた人の平均的な首の痛み、2は介入を受けなかった人の平均的な首の痛みである。
情報を収集した後、研究者は統計的検定を行って、証拠が帰無仮説を確認するか反証するかを確認する。 研究者は、データが帰無仮説と矛盾し、有意な差または関連を示す場合、帰無仮説を棄却し、代替仮説を支持することができる。
こんなことはするな
帰無仮説の棄却によって対立仮説が実証されないことは重要である。 その代わりに、データは代替仮説がより確からしい説明であることを示唆しているかもしれないと主張している。 通常、対立仮説は関連する変数の間に区別や関連があると主張する。
実生活では、研究者はt検定やカイ二乗検定などのさまざまな統計的検定を用いて、帰無仮説のもとで報告された結果が得られる可能性を分析する。 研究者は帰無仮説を棄却し、確率があらかじめ設定された有意水準（一般にα（アルファ）と表記され、0.05が多い）を下回った場合に対立仮説を探索する。
仮説を検証する行為は、研究者が経験的データに基づいて判断を下すことを可能にするため、科学的探究にとって不可欠である。 研究者は、帰無仮説を理路整然と分析し、疑問を投げかけることで、知識を増やし、多くの現象の理解に貢献することができる。
帰無仮説検定の問題点
重大な批判の一つは、統計的有意性だけに集中するあまり、効果量や臨床的有意性を無視することが多いことである。 統計的有意性は、見られた効果の大きさや重要性を明らかにするものではなく、発見が偶然に起こった可能性が高いかどうかを示すものである。 膨大なデータセットをテストすると、ほんのわずかな違いでも有意な結果（H0を棄却）が得られることがある。
先ほどの例をさらに進めてみよう。 あなたは、首の痛みに対する2つの介入について、治療後の痛みのVAS（visual analog scale）に興味がある。 1グループあたり約1000人の患者がいる。 A群の治療後の平均は2.2/10、B群は2.4/10である。 両群が非常に大きいことを考えれば、このわずかな差が帰無仮説検定で有意差となる可能性は高い。 しかし、10分の0.2という差はほとんど関係ない。 臨床的意義という点では、この2つのグループは同等である。
もう一つの問題は、帰無仮説が棄却されたり、受け入れられたりすることで、データの解釈が二者択一になってしまうことである。 この二項対立的なアプローチは、複雑な事象を単純化しすぎ、データの細部を見逃す可能性がある。
さらに、反証されるまで、帰無仮説検定は帰無仮説が真であると仮定する。 これは帰無仮説を支持するバイアスにつながり、潜在的に有意な効果を盲検化する可能性がある。
反対派は、効果量報告やベイズ統計のような代替手法は、研究結果のより徹底的で有益な検証を提供し、知見の妥当性と実際的な結果をよりよく把握できると主張している。
概要
帰無仮説とは、対象となる変数の間には有意な差や関連性がないというもので、調査における既定の仮定として機能する。 帰無仮説を棄却して対立仮説を支持するためには、データが帰無仮説と相容れず、有意差を示さなければならない。 科学者は仮説の検証を通じて、仮説を改善し、新しい概念を調査し、世界の理解を深めることができる。 しかし、帰無仮説検定には批判的な意見も多い。 欠点がないわけではない。
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