【注意】下記は、私の受験時の考え方によるものであり、完全な解答ではないので、参考程度にしてもらえるとありがたいです。
解き方は、『知識（知ってるか知らないか）』『思考（基本的な考え方による判断）』『国語（文章からの判断）』の3種類で分けてみました。
解き方：知識
問7 統計的仮説検定の説明として、正しいものを1つ選べ。
① ｔ検定では、自由度が大きいほど、帰無仮説の上側確率に基づく棄却の限界値は小さい。
② 2つの条件の平均に有意な差が認められない場合、それらの平均には差がないといえる。
③ K.Pearsonの相関係数が0.1%水準で有意であった場合、2つの変数間に強い相関があるといえる。
④ 対応のない2群のｔ検定では、各軍の標準偏差が大きいほど、有意な差があるという結果が生じやすい。
⑤ K.Pearsonの相関係数の有意性検定では、サンプルサイズが小さいほど、帰無仮説の上側確率に基づく棄却の限界値は小さい。
解答速報：①
統計の問題は多くの人が捨てるのでは？と思っています。
私は統計自体は好きな学問で、学習したいと思っていたのですが、とにかく勉強しづらかったように感じます。
心理学専攻の先生が説明する内容と、統計の専門家が説明する内容に食い違いがあったりと、かなり悩まれました。（例えば、心理学では『カイ二乗検定』はノンパラメトリック検定と言っていますが、統計学の方では『パラメトリック検定』となることもある、という記載がありました。）
3日間くらい毎日統計について調べていた記憶があります。（いろんな動画を見て学習させていただきました）
① ｔ検定では、自由度が大きいほど、帰無仮説の上側確率に基づく棄却の限界値は小さい。
→『ｔ検定』については学習していたのですが、『上側確率』というキーワードはなじみがありませんでした。単純に上側の値を取る確率なのかな、と想像。「自由度が大きいほど、帰無仮説の上側確率に基づく棄却の限界値は小さい」→「値の取りうる範囲が広いほど、帰無仮説が棄却されるための有意水準の値が小さい」と読み替え、合ってそうなので保留。
② 2つの条件の平均に有意な差が認められない場合、それらの平均には差がないといえる。
→値のばらつきを考慮していないので×。
③ K.Pearsonの相関係数が0.1%水準で有意であった場合、2つの変数間に強い相関があるといえる。
→『正の相関』、『負の相関』という言葉は理系知識として知っていたので、間の0に近い相関は相関が無いのでは、と考え×。
④ 対応のない2群のｔ検定では、各軍の標準偏差が大きいほど、有意な差があるという結果が生じやすい。
→ストレスチェック制度の業務で『標準偏差』はよく使っていました。標準偏差が大きいほどデータ誤差の範囲が大きくなるので、有意な差があるという結果になりにくい。（ある値の±標準偏差が誤差の範囲というイメージ）
⑤ K.Pearsonの相関係数の有意性検定では、サンプルサイズが小さいほど、帰無仮説の上側確率に基づく棄却の限界値は小さい。
→「サンプルサイズ」がよくわからなかったのですが、「ブロックサイズ（小分けした集団）」のことかと想像。サンプルサイズが小さいほどデータのばらつきが大きくなる可能性が低くなるので、帰無仮説を棄却する確率は上がりそう。と想像し、×。
まず、『 K.Pearson』がわからなかったので、悩みました。あと、ほとんどの言葉が曖昧な解釈しかできず、とにかく自信を持てませんでした。
最終的に、「サンプルサイズが小さいほど、帰無仮説の上側確率に基づく棄却の限界値は小さい」という文章ははっきりしているので、答えになりやすいかな、と思い⑤にしてしまいました。
あまりにも自分を信用できませんでした・・・。
【復習】
ちょっと調査に時間がかかりそうなので、一旦保留にさせてください。
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