p 値がアルファ レベル (検定の有意水準) より大きい場合、帰無仮説を受け入れる必要があります。p 値とは、帰無仮説が正しいと仮定して、サンプルで観測されたものと同程度以上の検定統計量が得られる確率です。アルファ レベルとは、帰無仮説が正しい場合にそれを棄却する確率であり、タイプ I の誤りとも呼ばれます12。
この場合、アルファ レベルは 0.05 です。これは、帰無仮説が正しい場合にそれを棄却する確率が 5% であることを意味します。したがって、帰無仮説を棄却するには、p 値が 0.05 以下でなければなりません。これは、帰無仮説の下では検定統計量が偶然に発生する可能性が非常に低いことを示しています。逆に、帰無仮説を受け入れるには、p 値が 0.05 より大きくなければなりません。これは、帰無仮説の下では検定統計量が偶然に発生する可能性が非常に低いわけではないことを示しています。
4 つのオプションのうち、オプション D のみが p 値が 0.05 を超えています (p = 0.06)。したがって、オプション D が正解です。p = 0.06 の場合、帰無仮説が正しいと仮定すると、サンプルで観察されたものと少なくとも同じくらい極端な検定統計量が得られる可能性が 6% あることを意味します。この確率はそれほど低くないため、帰無仮説を棄却するのに十分な証拠にはなりません。

説明
正解はB。データスチュワードです。
A data steward is responsible for leading an organization's data governance activities, which include data quality, security, privacy, and regulatory compliance.

Data accuracy refers to the extent to which the data is correct, reliable, and free of errors. When different people manually type a series of handwritten surveys into an online database, there is a high chance of human error, such as typos, misinterpretations, omissions, or duplications. These errors can affect the quality and validity of the data and lead to incorrect or misleading analysis and decisions.
Data consistency refers to the extent to which the data is uniform and compatible across different sources, formats, and systems. When different people manually type a series of handwritten surveys into an online database, there is a high chance of inconsistency, such as different spellings, abbreviations, formats, or standards. These inconsistencies can affect the integration and comparison of the data and lead to confusion or conflicts.
Therefore, to ensure data quality, it is important to have clear and consistent rules and procedures for data entry, validation, and verification. It is also advisable to use automated tools or methods to reduce human error and inconsistency.