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【誤植訂正】12:56 自由度98のt分布の右側1%点は× 2.63⚪︎ 2.37でした。結論に変化はありません。失礼しました
自由度92のt分布の右側1%点でいいのではないですか？
自由度は98ではなく92であり，自分が調べたところ2.63で合っていそうですが，結局どっちなんでしょう？
R Consoleで調べたところ> qt(0.01,92,lower.tail=F)[1] 2.367566となりました．この値が正しいでしょう．
大学生です．この動画がなければ挫折していました．世界一分かりやすい授業をありがとうございました．
高卒ド文系の私ですが、動画で勉強させていただき、無事一発でQC検定２級合格点を取れました。本当に分かりやすく、本質を理解出来ました。このシリーズがなければ多分諦めてました。ありがとうございました。
実験計画法とf分布はどう勉強されましたか？
たった今、全9講受講し終えました。「ちょっと興味がある」という安易な理由で受講し始めましたが、とても価値のある時間になりました。大学でこの勉強が生かせることが出来たらなと思います。ありがとうございました。
0:27「上手いこと言った…！」とか思ってそう笑
授業最高でした。自分は平均分散標準偏差、何も知らないまま推定検定入門を見始めました。最初は分からないところも多かったですが、逆に言うと平均分散標準偏差が何かを知るだけですんなりと分かる授業で、めっちゃ驚きました。実は、この授業動画を見始めたのが積サーとやってた視線感じるかを検証する動画をちゃんと楽しみたかったからなのですが、期待以上の知識と喜びを頂きました。
大学の教授よりわかりやすくていつも助かってます。ありがとうございます。
アクチュアリー数学を独学で勉強しています。推定の分野で行き詰まり、気分転換でTH-camを開いたところ、このチャンネルを見つけました。とても分かりやすくて、頭の中がスッキリし、過去問も解きやすくなりました。本当にありがとうございます！
こんにちは！私はいま医療職ですが、研究医目指していま医学部への編入試験、受験勉強中です✿ 統計数学が必須で独学で途方に暮れてましたが、タクミ先生の動画に出会えて、本質的に理解できてとても感謝してます☆ 合格できるようがんばります！チャンネル登録しました〜！
9講全てみたおかげでQC検定二級受かりました！動物雑学は全く役に立ちませんでした！
ありがとうございます！
統計量や自由度の複雑な形の式も書いてくださるので発展的な内容の雰囲気を掴むことができました。ありがとうございます。
良い予習ができて、本当に感謝します。ウェルチとか見ちゃうと興味惹かれてしまう
マジで使える知識ばっかり教えやがっておい！！すきやで！、
滅茶苦茶わかりやすかったです
今回の動物雑学がいままでで1番好きかも
うちの大学の統計のテストが持ち込み可になった原因だと思われる公式来たか
ex2について，自由度92の片側1％点の値は2.63ではなく，2.368です．（ex1の自由度98と92で分布ほとんど変わらないので，値もほとんど変化なしのはず） 結論には，変化はありません．(ps)いつも動画を拝見しています．この推定・検定入門も何度も見返しています．これからもためになる動画を制作して下さい．応援していますよ．
おいしいですよね。 僕はグレープがいちばん好きです。
論文読むときに詰まっていた箇所なので助かりました!!多重比較の検定方法の講義もお願いしたいです!!
追いついてもうた！検定の範囲もっと上げてほしいんすわぁ^~
2:55 パンケーキ食べそう
ウェルチに自信打ち砕かれた、、、、
重回帰分析とか偏回帰係数とかあれば助かります:-)
確率論やる時にルベーグ積分に引っかかったんですがいつかルベーグ積分やってください！
自分もルベーグ積分をお願いしたいです。測度論希望やってる人少ないので、あると助かります。
今回も分かりやすい解説有り難うございます。統計学を独学で勉強して半年ですが、ウェルチの検定は実用性が高く仕事でも積極的に活用してます。何よりも名前がカッコいい(￣ー￣)
全9講本当に本当に心からありがとうございました；ｰ；これからの統計学の勉強、これを大きな糧として精進していきたいです本当に本当に楽しくて分かりやすくて面白い授業動画ありがとうございました🥲🥲たくさんノート取らせてもらいました💪🏾これからも頑張ってください！！！！
検定について理解できていなかったのですが、この一連の動画を通じて理解できました。素敵な授業をありがとうございました。
ここでも、特殊形（母分散が等しい）を考えて、一般的な形（違っていても良い）で説明していて、分かりやすかったです。例題も関連性があって、分かりやすかったです。自分の説明の参考にします😊。
最近のトレンドは最初の「ファボゼロのレポすんな」を一緒に重ねていうことです
たくみさん、やすさん ありがとうございました。復習もさせていただきます！
神！
え、まじでわかった、、この問題はどの検定を使えばいいのかとかはまだ自分で判断できないかもだけどまあ後々、、ありがとうございました！
等分散の例は物づくりの世界では全くレアではない。金型修正、金型更新、加工設備更新等て、検定を行う場合は等分散であるという帰無仮説が棄却されない事が多々ある。
対応がない 分散も異なるt検定のことを、特別にウェルチの検定って呼んでたのか！
ちゃんとTH-camrやってて草おもろいな〜〜
黒板のチョークの音気持ちいいんで教師ASMRとかいけそう
いつもありがとうございます。この講座で目が開きました。ところで、ウェルチの検定の最後の部分（13:40）あたりで自由度92のt分布の上側1％の値を2.63と書かれていますが、実際には等分散の場合の、自由度98と同じ2.37ではありませんか？2.63は上側0.5％の値になっています。
ノンパラの検定も学びたい！
統計学は便利だなあ 5年前に統計検定2級とったけどだいぶ忘れました・・・・・
たくみさんめちゃイケメンや
次は分散分析だろうか。心理学科として使用できるけど原理は知らないクラスタ分析を知りたい
おおおお‼️コレは神回😳✨関西の先生たちに宣伝しまくります🔥
最尤法についての解説動画を挙げてほしいです！
多重比較の検定方法とかもおしえてほしいです！（農学系大学生）
新メンバーは流佳に対してどんなスタンスで臨むんじゃろ。
t分布の統計量の１％点の値を確認しに行く感じが大事な気がする。リアルで。
明日アクチュアリーの数学受験します！ウェルチの検定覚えてたら瞬殺できる問題でてほしいなぁ
ウェルチでた！よびのりありがとう！！
ファボゼロって科学者の名前みたいだね。ファーブルとかラボアジェとか、その辺と同じ響きを感じる。
ウェルチおいしいよね
統計検定準一級合格のための肥やしにさせてもらってます～今まで統計をまともに勉強してこなかったので大変参考になります！！！( ^)o(^ )
説明がうまいのはもとより、例示が神だなって最近思う(マジレス
前回の講義においては、帰無仮説が「棄却」された場合、対立仮説が「採択」される。帰無仮説が「棄却」されなかった場合、帰無仮説は「受容」されるという定義であったと思うのですが、本講義では帰無仮説が「棄却」された後、対立仮説が「受容」されたと結論付けられています。(8:12, 13:44)差の検定やウェルチの検定においては、帰無仮説が棄却されても対立仮説が採択されたとまでは言えず、対立仮説は「受容」に留まるということでしょうか？
急な質問失礼致します。現在2級勉強中です。平均値の差の検定のスチューデントのｔ検定とウェルチのｔ検定試験での使い分けについて質問です。今過去問以外の問題集を解いているのですが、等分散性についての記載が無く、母標準偏差（母分散）が既知や未知のみ問題文に記載されており、スチューデントのｔ検定とウェルチのｔ検定の使い分けについては未知がウェルチで既知がスチューデント式が解説として明記されております。２級の試験の際の判断基準としてはこの母分散の既知や未知の情報のみで使い分けを判断しても問題ないでしょうか。
2:55 アンパンチW
キターーー統計で一番気になってたところ!!うれし〜動画まだ見てないけど高評価👍お金があったらたくみ先生に投資するのにな´д` ;
ウェルチの検定は聞いたことあったのですが、今日の講義で計算の仕方理解できました。あ、t分布に近似的に従うという注釈が気になりました。近似的なのは標本のよって自由度の計算結果がぴったり整数にならないためでしょうか？？
リクエストいいですか？「確率1/nをn回試行したときの確率」についてやってほしいです！(確率1/100って100回試行すれば1回は当たるんじゃね？みたいな感じです！)たくみさんの説明で詳しく理解したいです！もしよければよろしくお願いします！(誤字があったため編集)
少なくとも一回当たる確率なら、素直に余事象考えて1-{(n-1)/n}^nでは？
@@柿本人麿-q2g いや、nをどんどん大きくしたときのことを動画にして欲しいんです！nを大きくするととある数に収束するのですが、それについて詳しく解説して欲しいんです！たくみさんに届け！
@@yokoP_haru9 なるほど～たくみさんに届くとeですね
ブドウがブドウジュースについて語る動画ですか？？
おいこら
同じ母平均（と母分散）を持つ場合（つまり、μA=μB）のみ、t=◯◯の式が成り立つのに、結局H0が棄却されてμA>μBとなるのはなぜでしょうか...？
私もそこが疑問に思いました。
μA=μBかどうかは分からないけど、とりあえずμA=μBが成り立つと仮定する（帰無仮説）、で、その仮定のもとで成り立つ定理（t=◯◯の式）を使って、実際に得られたサンプルを使って調べると、だいぶあり得ないこと（５％の確率でしか起こらないこと）が起きている、ので、H0が棄却され（矛盾）、その対立仮説が採用される、って感じじゃないでしょうか。考え方としては、背理法とすごく似てますよね。背理法と違って、断定はできないけど。
「帰無仮説が成り立つことを認めた上で、1%しか起こらない部分にtが入ってくるから帰無仮説が間違ってる可能性が高い！つまりμA＝μBを認めた世界で珍しいことが起こってるからそもそもμA≠μBだ！」ってことかな？
推定・検定講座を完了しました。専門外で，今まで教科書を読んでもしっくり理解できなかったことが，完ぺきに分かった気がします。わからなかった最大の原因が，用語の定義を不明確なまま読み進めていたことでした。標本の分布を扱ってるのか標本平均の分布を扱うのか，標本平均を標本数がなぜ3つとか少なくて議論がなりたつのか，標本平均は1だけ求めればよいのか？など，わかった気がします。ところで，母集団や標本平均が決まった分布に従わないときの，いわゆるノンパラメトリック推定について，ぜひぜひ知りたいです。順序統計法での信頼区間の求め方とか，その意味とか。もしよろしければ，初学者にふさわしい教科書を教えて頂けるとありがたく。ヨビノリ先生並みにわかりやすい教科書を希望。
推計・検定全9講見終わったー！！「ウェルチ」ってあったから、「ジュースじゃないよ」ってファボゼロなボケを期待したのに、言わなかったのだけは残念（その他は大満足）。そして、相変わらず講義がすすむにつれて漸減していく視聴数。。。
9:50 自由度νは整数で出すのに、小数点第１位を「四捨五入」という認識で良いでしょうか？自由度がν=90.5なら、90と91どちらでも良いのか？四捨五入で91として計算するのか？
前半の等分布の場合で、t分布の自由度が98でしたが、98でもt分布の標準正規分布近似は使えないのでしょうか？
つい最近のテスト範囲だった、、出すの遅いよおお
ウェルチの検定………ジュースの検定かと思いました！
ウェルチ検定の自由度がこの式になるのはなぜでしょうか？自分でも証明試みましたが、難しかったですこれはそもそも近似式でしょうか？
統計量Tがt分布に従うので、元々のデータの分布とは無関係ですか？データ数が1000万のような場合でも検定できますか？
ウェルチってなんかぶどうのジュースみたい
これで計算出来るのは分かったけど、何か自由度ってデータの数とか変数の数見ないなイメージあるから何か少数に為るのがしっくり来無いんだけど自由度が小数って何？
アリーヴェデルチ
その｢じゃる丸肉体派お」ってどーゆーイミですか？(>_
@@出張料理人中野君 (もはや説明は不要で)笑っちゃうんすよね
去年アクチュアリー試験で出たやつ。
採択と受容の違いってなんでしょう、、？
動物園は誰と行ったんですか？
撮り方で分かれ！
予備校のノリで学ぶ「大学の数学・物理」 笑笑
あれ?「ファボゼロ」のアクセント変わった?
見たことあるような、ないような…
帰無仮説？ああ、積サーに出てくるあの人のことね。()
式の意味があまり分からんかったなぁ
会社の成果報告会でつかいまーす
噛むたびに顔を叩かないで！顔が可哀想！
【ウェルチの検定】・・・？ た～ぶん！ワタクシは初耳のような、、いやっ、確かに聞いた事あるような、、、そんな感じでございますっっ>
文字のクセ…
推定・検定入門シリーズ・１つ目の講義：①(母集団と標本) → th-cam.com/video/Bj8fkq533Dc/w-d-xo.html・１つ前の講義：⑧(母平均の検定) → th-cam.com/video/4ZHcBtLdOQs/w-d-xo.html
ファボゼロのレポするために動物園行ってるの草w
今回の動画で、私3回も女の子落とせるようになっちゃいました
アクチュアリー試験記念に
PDRかと思った
ライオンこっち向いてくれなかったね。アンパンには興味ないのかなw
おいこらアンパンじゃなくてアンパンマンだろ！
確率ってすごいって思った人👍
チャンネル登録完了ノンパラをお願いします、、、、、
動物園に一人で行ってボケの撮影してるのね・・・
動物園の話だけは飛ばした
仮説検定で同等性が示せるという勘違いをしていたり、同等性が示せないから無意味という方を説き伏せる方法はあるのでしょうか？仮説検定自体、人間の直感には合わないからだろうと思っていて半ばあきらめているのですが、何かいい方法があれば教えてください。
【誤植訂正】
12:56
自由度98のt分布の右側1%点は
× 2.63
⚪︎ 2.37
でした。結論に変化はありません。
失礼しました
自由度92のt分布の右側1%点でいいのではないですか？
自由度は98ではなく92であり，自分が調べたところ2.63で合っていそうですが，結局どっちなんでしょう？
R Consoleで調べたところ
> qt(0.01,92,lower.tail=F)
[1] 2.367566
となりました．この値が正しいでしょう．
大学生です．この動画がなければ挫折していました．世界一分かりやすい授業をありがとうございました．
高卒ド文系の私ですが、動画で勉強させていただき、無事一発でQC検定２級合格点を取れました。本当に分かりやすく、本質を理解出来ました。このシリーズがなければ多分諦めてました。ありがとうございました。
実験計画法と
f分布はどう勉強されましたか？
たった今、全9講受講し終えました。
「ちょっと興味がある」という安易な理由で受講し始めましたが、とても価値のある時間になりました。
大学でこの勉強が生かせることが出来たらなと思います。
ありがとうございました。
0:27「上手いこと言った…！」とか思ってそう笑
授業最高でした。自分は平均分散標準偏差、何も知らないまま推定検定入門を見始めました。最初は分からないところも多かったですが、逆に言うと平均分散標準偏差が何かを知るだけですんなりと分かる授業で、めっちゃ驚きました。実は、この授業動画を見始めたのが積サーとやってた視線感じるかを検証する動画をちゃんと楽しみたかったからなのですが、期待以上の知識と喜びを頂きました。
大学の教授よりわかりやすくていつも助かってます。ありがとうございます。
アクチュアリー数学を独学で勉強しています。
推定の分野で行き詰まり、気分転換でTH-camを開いたところ、このチャンネルを見つけました。
とても分かりやすくて、頭の中がスッキリし、過去問も解きやすくなりました。
本当にありがとうございます！
こんにちは！私はいま医療職ですが、研究医目指していま医学部への編入試験、受験勉強中です✿ 統計数学が必須で独学で途方に暮れてましたが、タクミ先生の動画に出会えて、本質的に理解できてとても感謝してます☆ 合格できるようがんばります！チャンネル登録しました〜！
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動物雑学は全く役に立ちませんでした！
ありがとうございます！
統計量や自由度の複雑な形の式も書いてくださるので発展的な内容の雰囲気を掴むことができました。ありがとうございます。
良い予習ができて、本当に感謝します。ウェルチとか見ちゃうと興味惹かれてしまう
マジで使える知識ばっかり
教えやがっておい！！
すきやで！、
滅茶苦茶わかりやすかったです
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ex2について，自由度92の片側1％点の値は2.63ではなく，2.368です．（ex1の自由度98と92で分布ほとんど変わらないので，値もほとんど変化なしのはず） 結論には，変化はありません．
(ps)いつも動画を拝見しています．この推定・検定入門も何度も見返しています．これからもためになる動画を制作して下さい．応援していますよ．
おいしいですよね。
僕はグレープがいちばん好きです。
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多重比較の検定方法の講義もお願いしたいです!!
追いついてもうた！検定の範囲もっと上げてほしいんすわぁ^~
2:55 パンケーキ食べそう
ウェルチに自信打ち砕かれた、、、、
重回帰分析とか偏回帰係数とかあれば助かります:-)
確率論やる時にルベーグ積分に引っかかったんですがいつかルベーグ積分やってください！
自分もルベーグ積分をお願いしたいです。
測度論希望
やってる人少ないので、あると助かります。
今回も分かりやすい解説有り難うございます。統計学を独学で勉強して半年ですが、ウェルチの検定は実用性が高く仕事でも積極的に活用してます。何よりも名前がカッコいい(￣ー￣)
全9講本当に本当に心からありがとうございました；ｰ；これからの統計学の勉強、これを大きな糧として精進していきたいです
本当に本当に楽しくて分かりやすくて面白い授業動画ありがとうございました🥲🥲たくさんノート取らせてもらいました💪🏾これからも頑張ってください！！！！
検定について理解できていなかったのですが、この一連の動画を通じて理解できました。素敵な授業をありがとうございました。
ここでも、特殊形（母分散が等しい）を考えて、一般的な形（違っていても良い）で説明していて、分かりやすかったです。
例題も関連性があって、分かりやすかったです。
自分の説明の参考にします😊。
最近のトレンドは最初の「ファボゼロのレポすんな」を一緒に重ねていうことです
たくみさん、やすさん ありがとうございました。
復習もさせていただきます！
神！
え、まじでわかった、、この問題はどの検定を使えばいいのかとかはまだ自分で判断できないかもだけどまあ後々、、ありがとうございました！
等分散の例は物づくりの世界では全くレアではない。金型修正、金型更新、加工設備更新等て、検定を行う場合は等分散であるという帰無仮説が棄却されない事が多々ある。
対応がない 分散も異なるt検定のことを、特別にウェルチの検定って呼んでたのか！
ちゃんとTH-camrやってて草
おもろいな〜〜
黒板のチョークの音気持ちいいんで教師ASMRとかいけそう
いつもありがとうございます。
この講座で目が開きました。
ところで、ウェルチの検定の最後の部分（13:40）あたりで
自由度92のt分布の上側1％の値を2.63と書かれていますが、
実際には等分散の場合の、自由度98と同じ2.37ではありませんか？
2.63は上側0.5％の値になっています。
ノンパラの検定も学びたい！
統計学は便利だなあ 5年前に統計検定2級とったけどだいぶ忘れました・・・・・
たくみさんめちゃイケメンや
次は分散分析だろうか。
心理学科として使用できるけど原理は知らないクラスタ分析を知りたい
おおおお‼️コレは神回😳✨
関西の先生たちに宣伝しまくります🔥
最尤法についての解説動画を挙げてほしいです！
多重比較の検定方法とかもおしえてほしいです！（農学系大学生）
新メンバーは流佳に対してどんなスタンスで臨むんじゃろ。
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明日アクチュアリーの数学受験します！
ウェルチの検定覚えてたら瞬殺できる問題でてほしいなぁ
ウェルチでた！よびのりありがとう！！
ファボゼロって科学者の名前みたいだね。
ファーブルとかラボアジェとか、その辺と同じ響きを感じる。
ウェルチおいしいよね
統計検定準一級合格のための肥やしにさせてもらってます～
今まで統計をまともに勉強してこなかったので大変参考になります！！！( ^)o(^ )
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前回の講義においては、帰無仮説が「棄却」された場合、対立仮説が「採択」される。帰無仮説が「棄却」されなかった場合、帰無仮説は「受容」されるという定義であったと思うのですが、本講義では帰無仮説が「棄却」された後、対立仮説が「受容」されたと結論付けられています。(8:12, 13:44)
差の検定やウェルチの検定においては、帰無仮説が棄却されても対立仮説が採択されたとまでは言えず、対立仮説は「受容」に留まるということでしょうか？
急な質問失礼致します。
現在2級勉強中です。
平均値の差の検定のスチューデントのｔ検定とウェルチのｔ検定試験での使い分けについて質問です。
今過去問以外の問題集を解いているのですが、等分散性についての記載が無く、母標準偏差（母分散）が既知や未知のみ問題文に記載されており、スチューデントのｔ検定とウェルチのｔ検定の使い分けについては未知がウェルチで既知がスチューデント式が解説として明記されております。
２級の試験の際の判断基準としてはこの母分散の既知や未知の情報のみで使い分けを判断しても問題ないでしょうか。
2:55 アンパンチW
キターーー
統計で一番気になってたところ!!
うれし〜
動画まだ見てないけど高評価👍
お金があったらたくみ先生に投資するのにな´д` ;
ウェルチの検定は聞いたことあったのですが、今日の講義で計算の仕方理解できました。
あ、t分布に近似的に従うという注釈が気になりました。
近似的なのは標本のよって自由度の計算結果がぴったり整数にならないためでしょうか？？
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「確率1/nをn回試行したときの確率」についてやってほしいです！
(確率1/100って100回試行すれば1回は当たるんじゃね？みたいな感じです！)
たくみさんの説明で詳しく理解したいです！
もしよければよろしくお願いします！
(誤字があったため編集)
少なくとも一回当たる確率なら、素直に余事象考えて
1-{(n-1)/n}^n
では？
@@柿本人麿-q2g いや、nをどんどん大きくしたときのことを動画にして欲しいんです！
nを大きくするととある数に収束するのですが、それについて詳しく解説して欲しいんです！
たくみさんに届け！
@@yokoP_haru9
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おいこら
同じ母平均（と母分散）を持つ場合（つまり、μA=μB）のみ、t=◯◯の式が成り立つのに、結局H0が棄却されてμA>μBとなるのはなぜでしょうか...？
私もそこが疑問に思いました。
μA=μBかどうかは分からないけど、とりあえずμA=μBが成り立つと仮定する（帰無仮説）、で、その仮定のもとで成り立つ定理（t=◯◯の式）を使って、実際に得られたサンプルを使って調べると、だいぶあり得ないこと（５％の確率でしか起こらないこと）が起きている、ので、H0が棄却され（矛盾）、その対立仮説が採用される、って感じじゃないでしょうか。考え方としては、背理法とすごく似てますよね。背理法と違って、断定はできないけど。
「帰無仮説が成り立つことを認めた上で、1%しか起こらない部分にtが入ってくるから帰無仮説が間違ってる可能性が高い！
つまりμA＝μBを認めた世界で珍しいことが起こってるからそもそもμA≠μBだ！」ってことかな？
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ところで，母集団や標本平均が決まった分布に従わないときの，いわゆるノンパラメトリック推定について，ぜひぜひ知りたいです。順序統計法での信頼区間の求め方とか，その意味とか。もしよろしければ，初学者にふさわしい教科書を教えて頂けるとありがたく。ヨビノリ先生並みにわかりやすい教科書を希望。
推計・検定全9講見終わったー！！
「ウェルチ」ってあったから、「ジュースじゃないよ」ってファボゼロなボケを期待したのに、言わなかったのだけは残念（その他は大満足）。
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9:50 自由度νは整数で出すのに、小数点第１位を「四捨五入」という認識で良いでしょうか？
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前半の等分布の場合で、t分布の自由度が98でしたが、98でもt分布の標準正規分布近似は使えないのでしょうか？
つい最近のテスト範囲だった、、出すの遅いよおお
ウェルチの検定………
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ウェルチ検定の自由度がこの式になるのはなぜでしょうか？自分でも証明試みましたが、難しかったです
これはそもそも近似式でしょうか？
統計量Tがt分布に従うので、元々のデータの分布とは無関係ですか？
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ウェルチってなんかぶどうのジュースみたい
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アリーヴェデルチ
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採択と受容の違いってなんでしょう、、？
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【ウェルチの検定】・・・？ た～ぶん！ワタクシは初耳のような、、いやっ、確かに聞いた事あるような、、、そんな感じでございますっっ>
文字のクセ…
推定・検定入門シリーズ
・１つ目の講義：①(母集団と標本) → th-cam.com/video/Bj8fkq533Dc/w-d-xo.html
・１つ前の講義：⑧(母平均の検定) → th-cam.com/video/4ZHcBtLdOQs/w-d-xo.html
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アクチュアリー試験記念に
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ライオンこっち向いてくれなかったね。アンパンには興味ないのかなw
おいこら
アンパンじゃなくてアンパンマンだろ！
おいこら
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仮説検定で同等性が示せるという勘違いをしていたり、同等性が示せないから無意味という方を説き伏せる方法はあるのでしょうか？仮説検定自体、人間の直感には合わないからだろうと思っていて半ばあきらめているのですが、何かいい方法があれば教えてください。