仮説を検定する際に使われる統計学的手法があるが、深いところまで理解しないと検定の名称とその用途が結びつかない。
　資格系の講義をする際にいつも下記のように簡単にまとめている。
　ｔ検定・・・集合から抽出した部分集合の平均値の差を検定
　ｆ検定・・・集合から抽出した部分集合の分散の差を検定
　χ２検定・・・集合から抽出した部分集合の比率の差を検定
　二項検定・・・一定確率で起こるとされる事象の出現率を検定（サンプル数少）
　正規検定・・・一定確率で起こるとされる事象の出現率を検定（サンプル数大）
　これだけ箇条書きにしても何の意味もわかないかもしれない。
　全国一斉でテストを行い、全国平均、全国分散が発表されていて、自分のクラスでも同じような平均、分散かを検定するのがｔ検定、ｆ検定。
　χ２検定は全国人口の男女比が自分の町内でも同じような比率かを検定する。
　サイコロを１００回振って、１の目の出目が確率的に正常といえるか検定するのが二項検定。
　１００回じゃなく１００００回なら正規検定。
　いかがだろうか？？