画像認識の研究をしている熊太郎といいます.
環境A（雑音の無い理想的な環境）と環境B（雑音のある環境）の二つの環境において，手法1と手法2の2つの手法で画像の分類（カテゴリ数4）を行ないました.
手法1は，環境AとBにおいて画像が正しく分類される率が，各80%，70%でした.
手法2は，環境AとBにおいて画像が正しく分類される率が，各70%，45%でした.
#実際にはそれぞれ画像の解像度と対象物の大きさも変化させています.
手法1は分類率が10%(80%-70%)の落ち込み，手法2は25%(70%-45%)の落ち込みとなっており，手法1の方が手法2の方より（分類率も高くて）環境の変化にも強い（分類率は，あまり変わらない）と示したいです.
手法1，2とも環境A,Bにおいての分類率の平均値の差の検定を行なったらそれが示せると思ったのですが（手法1は平均値に差はなく，手法2は差はある.
つまり，手法1の方が環境変化に強い），どちらも有意水準1%で「差はある」となってしまいました.
そこで質問なのですが，私の検定の選択が間違っているのでしょうか?
それとも，検定の結果から，「手法1，2ともに環境の変化に影響をうける」と解釈をした方がよいのでしょうか. |