Web3時代のつよつよビジネスパーソンを目指すブログ

Web3という大きな波に会社員エンジニアはどう対峙すべきか。クリプト、NFT、DeFi、メタバース…多様な情報に触れ思考したことを発信します。どこにでもいる会社員だからこその、日々の気づき、ビジネスTipsも発信します。

100人中55人がAよりBと答えても、じゃあAよりBだねと判断するのは時期尚早 ~エクセルで統計の基礎が分かる~

受けた講義

【はじめての統計学】 エクセルで学ぶマーケティング統計分析&戦略

 

ビジネス統計スペシャリスト検定を受けるので、Udemyのコンテンツの中で対策になりそうなものがないかな~と探しました。

 

お品書き

1.  平均、分布、分散

平均

グラフ化(1) 縦棒グラフ

グラフ化(2) ヒストグラム

中央値

標準偏差

パレート分析

 

2. 相関分析

近似曲線の基本(1):R2

近似曲線の基本(2):正の相関、負の相関

近似曲線の基本(3):相関関係と因果関係

近似曲線の基本(4):予測値を計算

データを読み解く(1):外れ値

データを読み解く(2):グループ分け

データを読み解く(3):分解

データを読み解く(4):累計

近似曲線の応用(1):指数近似

近似曲線の応用(2):対数近似

近似曲線の応用(3):累乗近似

近似曲線の応用(4):多項式近似

最適解(1) 効率的なマーケティング

最適解(2)マーケティング予算の分配

 

3. 数字の信頼性

数字の信頼性とは

信頼区間(1):平均値の「幅」

信頼区間(2):エクセルで計算

信頼区間(3):シミュレーション

P値(1):テストの検証

P値(2):エクセルで計算

P値(3):シミュレーション

P値(4):有意差の注意点

 

感想をざっくりと

GOOD

  • 小難しい数式はほぼ出てこない。深入りせず俯瞰した理解がしやすい
  • エクセルでサンプルファイルももらえるので、手元で動かしながらふむふむ、と学べる
  • すぐにでも仕事で使えそうな考え方がある。アンケート結果に対して、有意な差があるかをカイ2乗検定することにより、どれくらいの人数の母数があればよいか、という判断ができる。
    会社だとあまりこういう知見からアンケートを解釈できる人っていない。
    「Aが好まれる傾向があるとこのアンケートからは判断できないです。なぜなら~」とか言えると恰好良い。

BAD?

  • 数式が出てこなすぎる故に、まっさらな知識で臨む人は深い理解につながるのだろうか?というところは疑問だった。統計検定2級くらいを分かる人にとっては、現場ではこういう考え方で使えるのね、とかエクセルだとこう使うのか、という理解を深める確認になると思います。

最後に

数字に弱い人?でも統計の基礎的な知見を広く浅く身に付けるのに良さそう。

小難しい数式を追っかけるのが統計と思っている人は、日頃の何てことのない業務にも統計の視点が使えそうだ、と思えると思います。

 

 

ちなみに、記事のタイトルにしたケースの根拠は以下。

55人がGOODと答えたことがたまたまであり、実際にはGOODもBADも大して変わらない、という確率は30%. 100人へのアンケートでちょびっと差が出たくらいでは、根拠をもった判断とするにはまだ早く、アンケートをより多くの人数へ実施する必要があります。

f:id:EternalBlueBullet:20200618134337p:plain

100人中55人がGOODと答えても、有意な差とはいえない