1サンプル比率の無作為化テストの主要な結果を解釈する

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はずですが、非正規分布のように見える場合は結果を信頼することができません。

50個の再標本

1000個の再標本

母比率と仮説比率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：比率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。母比率と仮説比率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：比率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。母比率と仮説比率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。