ｔ検定とP値：統計の真実を解き明かす【東京情報大学・嵜山陽二郎博士のAIﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽ講座】
統計的仮説検定は、データの偶然性ではなく真の傾向を確認する手法で、誤差を補正して傾向を判断する。ｔ検定は最も一般的で、2つのグループの平均値を比較し、差を検証する。Ｐ値は傾向が偶然ではない確率を示し、通常5％未満であれば傾向があると判断されるが、Ｐ値の解釈は複雑であり、専門家でも難しい。ビジネスではＰ値を目安にするが、仮説検定では平均値やデータの動きも重要。
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データの傾向を検定しよう
Ｐ値を利用したｔ検定
データの傾向を統計学的な手法で調べる
データに見られる傾向が、偶然の産物ではなく本当の傾向なのかを統計的な手法によって調べる方法を、統計的仮説検定と言います。
データは常に誤差による揺らぎを含んでいるため、統計的に誤差を補正することで、傾向値が本当にあるのかを確かめます。
最も一般的な方法は、ｔ検定です。
２つのグループの平均値を比較して、等しいのか差があるのかを判断する仮説検定です。
ｔ検定では、２つのグループの平均値を比較できます。
この仮説検定を行うときには、Ｐ値を使って判断します。
Ｐ値は「傾向がないと仮定したときに、今回の傾向が出る確率」を表しています。
そのため、Ｐ値が小さいほど、その仮定が間違っている可能性が高くなります。
慣習的にＰ値が５％を切ると、「傾向がないという仮定」が間違っていたと判断します。
しかし、Ｐ値は統計学的に難しい性質を持っており、データの多さや集め方によって変化することが知られています。
Ｐ値を正しく解釈することは、統計学に精通した専門家でも難しいことです。
ビジネスシーンでは、あくまでもひとつの目安として利用することをおすすめします。
ビジネスシーンで仮説検定を行うときは、Ｐ値よりも平均値やデータの動き方を解釈することが重要です。
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