心理学統計では、心の働きを数値化しながら客観性を計り、集計や分析を試みる。心を測定する時は、様々な要因がデータに含まれるため、データには誤差が付き物である。そのため、統計学により誤差を取り除き真の値を求めていく必要がある。そうすると、限られた人数のデータから人間一般に共通する心の働きも推測可能になる。
2.1 有意性検定
科学では全般的に仮説を立てて検証する方法が使われる。実吉（2013）によると、検定では仮説を立てて成り立つかどうか作ったデータから決めていく。検定の対象は、そこに有意性の差があるかどうかである。例えば、男女で不安度に差があるかどうか、高齢者と成人とで記憶の範囲に差があるかどうか。こうした問題に対してデータを集めながら検定すると、解答が見えてくる。
【検定の流れ】
帰無仮説と対立仮説を立てる → 独立変数と従属変数を具体的に決め、実験計画を立てる → データを取る → 実験計画に応じた統計検定を行う → 得られた有意確率（p値）を有意水準と比較する → 帰無仮説の棄却、採択を決定する
ここで、帰無仮説とは、比較する数値の間に差がないという仮説である。一方、対立仮説は比較する数値間に差があるとする仮説である。検定では、まず帰無仮説が正しいことを前提に検討され、帰無仮説が成り立たなければ、それを棄てて対立仮説に移り、差があるという結論にする。つまり背理法による命題の証明である。
花村嘉英（2019）「心理学統計の検定を用いて魯迅の『阿Q正伝』を考える」より
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