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つまり必要なサンプル数(今の例ではユーザー数)はだいたい600くらいになる。 n=の式において分母にδが... つまり必要なサンプル数(今の例ではユーザー数)はだいたい600くらいになる。 n=の式において分母にδがあるため、細かい精度まで見たい場合はδは小さくなり、nは大きくなる。 直感とも合ってそうだ。 帰無仮説 ここで、伝統的な有意差検定において重要な概念である「帰無仮説」を理解しておこう。 これはtreatmentとcontrolに有意な差がないという仮説だ。 この仮説がもし正しければ両者に差はないということになる。 逆にこの仮説が棄却された場合、treatmentとcontrolに有意な差があるということになる。 A/Bテストにおいては帰無仮説が棄却されて初めて「施策に効果がありそう」と見積もることができる。 検出力と有意水準 さて、仮説検定においては帰無仮説が 正しいときに、正しく棄却しない選択ができるか 正しくないときに、正しく棄却する選択ができるか が重要となる。 1を間違えるエラー