コイントスとは、コインを上に投げて落ちたときに 「オモテ」か「ウラ」かを決める方法です。 運にまかせて結果を決めたいときによく使われます。

もし、このコインに細工がしてあったらどうでしょう。
オモテばかり出るようなコインだったら、結果は公平にならないですよね。

確かに、それならオモテがたくさん出そう。

でも、コインを何回か投げただけで、本当に細工されているか分かるのかな？

そこで使うのが仮説検定です。
データを使って、「このコインは本当に細工がされていないのか(公平なのか)」 を調べていきます。

仮説検定では、最初に「仮説」を立てるのか。

仮説検定では、まず「もし○○だとしたら」という前提を決めて、 その前提のもとで結果を考えます。

なるほど。その前提が「仮説」なんですね。

じゃあ、仮説はどんなものでも適当に立てればいいのかな？

仮説検定では、まず「普通はこうだろう」と考えられる仮説を立てます。
そして、その仮説のもとで今回の結果がどれくらい珍しいのかを調べるのです。

確かにオモテが多いけど…どれくらい珍しいのかはわからないな。

そこで考えるのが p値 です。

p値を求めてみましょう！

つまり、100回中5回くらいしか起こらない結果なら 「偶然ではないかもしれない」と考えるんですね。

でも、どうして5%なんですか？

実は、5%という数字は 絶対に決まっているわけではありません。

研究では 1%や 10% を使うこともあります。

その中でも5%は 厳しすぎず、ゆるすぎない 基準としてよく使われています。

赤い部分が、有意水準なんですね。

そうです。 この赤い部分は 偶然では起こりにくい結果 を表しています。

今回のコイントスの結果はどうなんですか？

今回計算した p値 は 約11% でした。

これは有意水準 5% より大きいですね。

ということは、 有意水準の範囲には入っていないんですね。

その通りです。

今回の結果は 偶然でも起こる可能性がある と考えられます。

なるほど…。

「結果が怪しいかどうか」は、 なんとなくじゃなくて、確率で判断する んですね。

そして、その確率が どれくらい小さいか を見て判断するんだね。

今回は11%だから、「珍しいとは言えない」ってことか。

その通りです。

仮説検定では、

・結果がどれくらい起こりにくいか（p値）を求める
・基準（有意水準）と比べる

この2つで、仮説が正しそうかどうかを判断します。

そして今回のように、 多すぎる場合と少なすぎる場合の両方 を考えたことも大事なポイントでしたね。

今回は、オモテが8回だけでなく、オモテが2回のような反対側の結果も考えましたね。

その通りです。
「普通と違うか」を広く調べたいときは、両側検定を使います。

同じ5%でも、両側検定と片側検定だと範囲が変わるのか。

調べたいことによって、両側を見るか、片側だけを見るかが変わるんですね。

そうです。
今回は「普通のコインと違うか」を調べたので、 両側検定 を使いました。