全7回 瀬下大輔のマーケターが身につけたい統計学(仮説検定・回帰分析編)

瀬下大輔

統計学で精度の高い分析がしたくても、難しいと諦めていませんか? Webの改善で立てた仮説を、「仮説検定」や「回帰分析」を使って検証する方法を解説します。

今回は統計学の目玉、統計学的仮説検定(statistical hypothesis testing)を解説します。統計学的仮説検定は統計学を学習する中で鬼門だといわれるほど、初めての人には難しいようです。しかし、統計学を理解する最良の教材なので、がんばって身につけましょう。 100%立証されない仮説も認める「統計学」 仮説検定の目的は、「母集団について仮定された仮説(数学では命題という)を標本(s

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仮説検定は100種類以上あり、調べたい仮説によって使い分けます。今回は、基本的な検定の「母平均の差の検定」を具体的に解説します。母平均の差の検定はt検定(t-test)と呼ばれています。 異なる2つの群の平均に差が認められるか判断するt検定 母集団の差の検定では、異なる2つの群の平均に差が認められるかを統計学的に考えます。 [演習3]ある2つの店舗「店舗A、店舗B」における、顧客1人あたりの購入平

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A/Bテストの効果測定に用いる検定として有名な独立性の検定(カイ2乗検定、χ2検定、chi-squared test)を解説します。 2つの質的変数に関連があるか調べるχ2検定 χ2検定は、2つの質的変数(数字以外の変数、基礎編第2回を参照)に関連があるか調べる検定で、クロス集計表をデータとして用いるため、クロス表の検定とも呼ばれます。χ2検定の帰無仮説H0、対立仮説H1は以下の通りです。 帰無仮

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第2回、3回で、2つの仮説検定(t検定とχ2検定)を解説しました。少し統計学に慣れてきたところで、仮説検定の注意すべきことを解説します。 仮説検定の意義を再考する 前回はp値を基に仮説について判断していましたが、本当にそれだけで十分なのか考えてみましょう。 [演習6]以下の会話を参考に、検定の意義について批判的に考えてみなさい。 部長:A/Bテストの結果はどうだった? 担当者:そうですね、部長。一

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統計学の分析手法「回帰分析(regression analysis)」を解説します。回帰分析は「多変量解析(multivariate analysis)」の手法の1つです。 多変量解析とは、複数の変数間の関係を統計学的に論ずるための方法であり、現代の統計学では多変量解析法の習得が必要不可欠です。 回帰・重回帰分析で未知の値を予測する 「気温」と「ビールの売上」の関連で解説しましょう。以下の散布図を

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今回から2回にわたり、Google アナリティクスのデータを使って、目的とした変数とその他の変数の関係性を回帰分析で見ていきます。今回はRによる回帰分析の実践方法を解説します。 回帰分析の手順 具体的な回帰分析の手順は以下の通りです。 【STEP 1】散布図を作成する 【STEP 2】回帰係数を求める(最小二乗法の考え方から) 【STEP 3】決定係数をチェックする 【STEP 4】回帰係数の検定

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前回に続き、Google アナリティクスのデータを使って、目的とした変数とその他の変数の関係性を回帰分析で見ていきます。 回帰分析の手順 具体的な回帰分析の手順は以下の通りでした。 【STEP 1】散布図を作成する 【STEP 2】回帰係数を求める(最小二乗法の考え方から) 【STEP 3】決定係数をチェックする 【STEP 4】回帰係数の検定をチェックする 【STEP 5】数値を予測する 今回は

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