対立仮説を選択するか、検定の有意水準を指定します。
仮説値より小さい(p1<p2): この片側検定を使用して、1つの母比率が別の母比率より小さいかどうかを判定します。この片側検定の検出力は両側検定の場合より高いです。ただし、1つの母比率が別の母比率より大きいかどうかは検出できません。このオプションを選択する場合、比較比率(p1)に入力する値は、2比率の検出力とサンプルサイズダイアログボックスのベースライン比率(p2)に入力する値より小さくする必要があります。
たとえばエンジニアは、この片側検定を使用して、2つの等級からの材料の等級別の不良品の比率の差が0未満かどうかを判定できます。この片側検定の検出力は高く、不良品の比率の差が0未満かどうかを検出できますが、差が0より大きいかどうかは検出できません。
仮説値と等しくない (p1≠p2): この両側検定を使用して、2つの母集団比率が等しくないかどうかを判定します。この両側検定により、1つの母比率が別の母比率より小さいか大きいかを検出できますが、検出力は片側検定の場合より低くなります。
たとえば銀行のマネージャが、2か所の店舗において普通預金口座を持つ顧客の比率が異なるかどうかを検定するとします。比率の差は重要なため、マネージャは、この両側検定を使用して1か所の店舗での比率が別の店舗での比率より大きいか小さいかを判定します。
たとえばロジスティック分析者は、片側検定を使用して、2か所の配送先で予定通りに到着した荷物の比率の差が0より大きいかどうかを判定できます。この片側検定の検出力は高く、予定通りの配送荷物の差が0より大きいかどうかを検出できますが、差が0より小さいかどうかは検出できません。
片側または両側の対立仮説の選択についての詳細は、帰無仮説と対立仮説についてを参照してください。
有意水準を使用して、帰無仮説(H0)が真の場合の検定の検出力値を最小化します。有意水準の値が高いほど、検定の検出力が高くなりますが、真である帰無仮説を棄却してしまうタイプIの誤りを犯す可能性も高くなります。