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サロゲート法は、サロゲートデータ法とも言われ、データの特徴を統計的に調べる方法のことです。データには、その振る舞いや様子を見ただけでは分からない特徴があります。例えば、ある振る舞いが不規則な変化だったとき、その振る舞いを見ただけでは、その変化には何らかの法則（規則）性があるのか、それとも無いのかは分かりません。私たちはサロゲート法を使って、データの隠れた特徴を統計的に調べることが出来ます。この手法は、自分が調べたいと思う特徴を仮説として設定し、その仮説に従うデータを多数作成します。この仮説を帰無仮説（きむかせつ）と言います。無に帰する仮設ということは、ある意味、設定した仮説が正しくないことを期待していると言えます。こうして作られたデータを、サロゲートデータと言います。サロゲートとは代理という意味です。この後、解析対象のデータとサロゲートデータの統計量を推定し、それらの違いを調べます。もし、両者に十分な違いが無ければ、解析対象のデータには設定した仮説の特徴があったと考え、違いがあれば、その特徴が無かったと考えます。ここで、注意しなければならないのは、サロゲート法は仮説検定ですので、特徴がある、または特徴が無いと断言することは出来ないと言う点です。仮説の立て方は自由です。このようにして、現象の特徴を調べます。