地球１００周遅れで統計の知識を整理【検定編】

【目的】
僕が統計における検定の立ち位置を把握するためのメモ

【今回の疑問】
僕が，今回検定について調べた理由は以下の疑問があり頭の整理をしたかったからです．
※きっと，読者の方には得るものはないと思いますw

・検定と名がつものが多くて，よくわからん．t-検定とパラメトリック検定は分析種類の違い？それとも焦点を当てている情報が違うの？

【覚えたこと】
検定は，統計の仮説検定モデルを評価する１つの指標である．p値とかいうやつ．
統計　=　記述統計　or　推測統計
推測統計　=　仮説検定モデル　or　統計モデリング

t-検定は平均値や代表値で評価する検定である．
パラメトリック検定は，母集団の確率分布というものを想定できる時に使える検定の総称的なものである．
つまり，「母集団に確率分布が仮定できる」⇨「じゃ，パラメトリック検定だね」⇨「どの視点で評価する？平均値？」⇨「じゃ，t-検定だね」みたいな感じらしい．
※検定の種類や適応については，webにて“検定”“種類”とかで検索すると素晴らしいサイトがうじゃうじゃ出てくるので，そちらで確認してください．

【次への展開】
・検定の評価基準と問題点
・検定以外の評価基準
検定の立ち位置について調べてわかったことは“もう検定とか使わなくていいんじゃない？”という流れがあるということである！！世の中は検定ではなく，効果量，95%信頼区間，検定力，推定，モデル選択，決定理論などに重きが置かれているらしい．
今更，こんな知識をオープンにして恥ずかしいので，そろそろ退散します．
さよならさようならさよなら