1サンプル平均の無作為化テストを解釈するには、次の手順を実行します。主要な結果には、ヒストグラム、p値が含まれます。
ステップ1：ブートストラップ分布の形状を調べる
ヒストグラムを使用して、ブートストラップ分布の形状を調べます。ブートストラップ分布は、各再標本の平均の分布です。ブートストラップ分布は、正規分布のように見えるべきです。ブートストラップ分布が非正規である場合、結果を信頼することはできません。
50個の再標本
1000個の再標本
分布は通常、再標本数が多いほど割り出しやすくなります。たとえば、このデータでは、50個の再標本で分布が不明確です。1000個の再標本になると、形状はほぼ正規に見えます。
このヒストグラムでは、ブートストラップ分布は正規分布のように見えます。
ステップ2：検定結果が統計的に有意かどうかを判断する
母平均と仮説平均の差が統計的に有意かどうかを判断するには、p値を有意水準と比較します。通常は、有意水準（αまたはアルファとも呼ばれる）として0.05が適切です。0.05の有意水準は、実際には差が存在しない場合に、差が存在すると結論付けてしまうリスクが5%であるということを示します。
- p値 ≤ α：平均値の間の差は統計的に有意です（H0を棄却する）
- p値が有意水準以下の場合は、帰無仮説を棄却する決定を下します。母平均と仮説平均の差は統計的に有意であると結論付けられます。信頼区間を計算して差が実質的に有意であるかどうかを判断するには、1サンプル関数のブートストラッピングを使用します。詳細は、統計的有意性と実際的有意性を参照してください。
- p値 > α：平均値の間の差は統計的に有意ではありません（H0を棄却しない）
- p値が有意水準よりも大きい場合は、帰無仮説を棄却しない決定を下します。母平均と仮説平均の差は統計的に有意であると結論付けるだけの十分な証拠はありません。
1サンプル平均のランダム化検定: 時間
ランダム化検定
帰無仮説 H₀: μ = 12
対立仮説 H₁: μ < 12
リサンプル数 平均 標準偏差 p値
1000 11.9783 0.7625 0.199
主要な結果：p値
これらの結果によれば、対立仮説では、平均作用時間は12分未満です。p値が0.203で、有意水準0.05より大きいため帰無仮説を棄却できません。対立仮説では平均作用時間が12分未満であるということを結論付けることはできません。