すべては、学者が協力してデータを収集し、トレンドやパターンを特定するための統計分析手法の力を使うことに尽きます。
この10年で、日常のビジネスは大きく変貌を遂げました。 ワークスペースのテクノロジーやコミュニケーションに使われるソフトウェアなど、いまだに同じように見えるものはあまりありません。
かつては稀だった情報が、今は圧倒的に多いのです。 しかし、あなたの会社のデータを調べて、意味のある正確な意味を見つけるという概念が少しもなければ、圧倒されてしまうかもしれません。
本ブログでは、5種類の統計解析手法を取り上げ、それぞれの手法の詳細な解説を行います。
統計解析手法とは？
データを収集・分析し、パターンや傾向を特定することを統計解析といいます。 数値解析を用いて、データ評価のバイアスを排除する手法である。
そして、これらの統計解析手法は、研究解釈の収集、統計モデルの作成、調査や研究の整理に有益です。
データ分析には、2つの基本的な統計手法を採用しています：
- 記述統計学です、平均値や中央値などの指標を用いてデータを要約するものである、
- 推論統計学、学生t検定のような統計検定を利用して、データから結果を推定する。
統計的手法が最も適切かどうかは、以下の3つの要素で判断されます：
- 研究の目的、主たる目的、
- 利用したデータの種類と分散性。
- 観測の種類（Paired/Unpaired）。
“パラメトリック “とは、平均値を比較するために使用されるすべての種類の統計的手続を指す。 これに対し、「ノンパラメトリック」とは、中央値、平均順位、比率など、平均値以外の尺度を比較する統計手法のことです。
それぞれの固有の状況に対して、生物統計学の統計解析手法を用いて、データの解析と解釈を行うことができます。 統計手法の前提条件や条件を知ることは、データ分析に最適な統計手法を選択するために必要です。
5 研究・解析のための統計解析手法
データサイエンティストであろうとなかろうと、ビッグデータが世界を席巻していることに疑いの余地はないでしょう。 その結果、何から手をつければいいのかを意識する必要があります。 この統計解析手法には、5つの選択肢があります：
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意味
ビッグデータは、どう考えても世界を席巻している。 平均値は、平均値としてよりよく知られており、統計分析を行うための最初の手法である。 平均を求めるには、数字のリストを加え、その合計をリストの構成要素で割り、さらに別の数字のリストを加える。
この技術を応用すれば、データを素早く見ながら、データ収集の全体的な傾向を判断することも可能です。 また、素直で短時間で計算できることは、このメソッドのユーザーにとって有利な点です。
対象となるデータの中心は、統計的平均値を用いて決定されます。 その結果は、提示されたデータの平均値として知られています。 研究、教育、スポーツに関わる実社会でのやりとりでは、蔑称が頻繁に使われます。 データサイエンティストであれば、野球選手の打率（平均値）を話題にすることはよくあることだと思います。 その結果、何から手をつければいいのかを意識する必要があります。
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標準偏差
標準偏差と呼ばれる統計手法は、データが平均値からどれだけ広く分布しているかを測定するものです。
データを扱うとき、標準偏差が高いということは、データが平均値から大きく分散していることを示します。 偏差値が低いということは、ほとんどのデータが平均値と一致していることを示し、集合の期待値とも言えます。
標準偏差は、データポイントの分散性（クラスタリングされているかどうか）を分析するときによく使われます。
あなたがマーケターで、顧客アンケートを終えたところだと想像してください。 より多くの顧客グループが同じ回答をする可能性が高いかどうかを判断したいとします。 その場合、調査結果を受け取った後に、回答の信頼性を評価する必要があります。 標準偏差が低ければ、より広い範囲のお客様が答えを投影することができるかもしれません。
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リグレッション
統計学における回帰は、独立変数と従属変数（評価しようとする情報）（従属変数を予測するために使用されるデータ）の間の関連を研究します。
また、ある変数が他の変数にどのような影響を与えるか、あるいは一貫性のない1つの変数の変化が他の変数の変化をもたらすか、あるいはその逆の単純な原因と結果という観点で説明することもできる。 結果が1つ以上の要素に依存することを示唆しています。
回帰分析のグラフやチャートでは、あらかじめ決められた期間の傾向や、変数間の相関の強弱を線で表現しています。
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仮説の検証
データセット内部の2組の確率変数を、仮説検定（以下、「T検定」と呼ぶこともある）を用いて検証する必要がある。 “T検定 “と呼ばれることもあります。を統計解析で行う。
このアプローチは、与えられた主張や結論がデータ収集において成立するかどうかを判断することに重点を置いています。 多数の仮定や仮説とデータの比較を可能にします。 また、選択が会社にどのような影響を与えるかを予測するのにも役立ちます。
統計学における仮説検定は、特定の仮定のもとで量を決定するものである。 テストの結果は、前提が正しいか、前提が崩れたかを示します。 帰無仮説は、仮説0と呼ばれることもあるが、この推定である。 最初の仮説は、しばしば仮説1と呼ばれ、仮説0と対立するような他の理論である。
仮説検証を行う際、その事象が偶然やランダムでは起こり得なかったことを証明できれば、検証結果は統計的に有意であると言えます。
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サンプルサイズの決定
統計解析のためにデータを評価する場合、データセットが膨大になるため、信頼できるデータを集めることが困難な場合があります。 そんな時、大多数はサンプルサイズ決定と呼ばれる、サンプルやデータサイズを小さくして調べる方法を選択します。
この課題を効果的に完了するためには、精度の高い適切なサンプルサイズを選択する必要があります。 サンプルサイズが小さすぎると、分析後に信頼できる結果を得ることができません。
この結果を得るために、いくつかのデータサンプリング技法を使用することになります。 そのために、顧客にアンケートを送り、ストレートランダムサンプリング法で顧客データを選んでランダムに分析することがあります。
逆に、過剰なサンプルサイズは、時間やコストのロスにつながります。 コストや時間、あるいはデータ収集の容易さといった要素を見て、サンプルサイズを決定することができます。
迷っているのでしょうか？ ご安心ください！サンプルサイズ計算機をご利用ください。
結論
企業の成功には、分析的思考力が欠かせません。 データは今日利用できる最も重要なリソースの1つであるため、それを効果的に使用することで、より良い結果と意思決定を行うことができます。
どのような統計解析方法を選択するにしても、潜在的な欠点とその特殊な式に十分注意する必要があります。 どの方法が正しいとか間違っているとか、ゴールドスタンダードがあるわけではありません。 それは、あなたが集めた情報と、あなたが導き出したいと思っている結論によって異なります。
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