ビジネスに実用的な統計学的検証手法や分析手法

統計学が最強の学問である[実践編]---データ分析のための思想と方法

より

 

ビジネスに実用的な統計学的検証手法や分析手法

 

・t検定

 

z検定と同様に「平均値の差」が「平均値の差の標準誤差」の何倍かを考えてそれがどれほどあり得ないかp値をもとめるものである

 

t検定は数十件程度のデータでも正確にz検定を行えるしたものである

 

平均値の差が意味のあるものかどうかを考える場合に、多くの統計解析ツールではz限定でなくt検定を使うことが一般的である。

 

・z検定

 

割合や平均値、そしてそれらの差が、データが多数（数百〜数千以上）ある場合に正規分布に従うということを利用して、偶然のデータのバラつきによって生じるようなのか否かを考えるための方法

 

・重回帰分析

 

複数の説明変数とアウトカムとの関係性を分析する

 

量的なアウトカムに対し、説明変数は量的、質的どちらでもよい

 

・ロジスティック回帰

 

質的なアウトカムは二値変数に変換し、説明変数との関係性を分析する

 

・ステップワイズ（増減法）

 

変数選択法としては一番使われる手法で、まずフォワード法と同じように1ずつp値の小さい説明変数を追加し、一定基準以上のp値を示した説明変数が生じたら削除する。

追加も削除もできなくなったら終了。

 

・因子分析

 

現実的に測定できる値を背後から測定できる値を背後から左右する、身も触れもできない何かのことを因子と呼び、因子分析はそれを数学的に明らかにしようとすること

 

クラスター分析

 

もし視覚化することができれば人間の目と直感で行うことができるであろうグループ分けを、視覚化できない多数の変数から自動的に行うための手法

 

クラスター 分析のことを「お互いが全く質的に異なるグループ」という質的な変数に縮約する因子分析であると表現する人もいる

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