データサイエンス実戦講座の第３回のテーマは、前回に続いて仮説検定です。統計学の中でも実務で最もよく使われる手法のひとつで、例えば製品の改良開発が成功か失敗かの二者択一の仮説を立てて、統計学の視点から判定を下します。検定の原理を理解して現実世界の問題解決に活かすためのポイントは次の３つです。
①アクションプランとリスク対策の立案・・・検定とは仮説の発生頻度の推定であり、仮説の「真偽」と判定の「正誤」は分かりません。問題解決には「真と偽」×「正と誤」＝４つのケースに対するアクションプランとリスク対策が必要で、これらを立案する方法が習得できます。
➁パラメトリック検定とノンパラメトリック検定の併用・・・現実に起こる社会現象や自然現象のデータは正規分布しているとは限りません。このため、母集団に正規分布などを仮定するパラメトリック検定だけでなく、歪んだ分布や外れ値のある分布に適用できるノンパラメトリック検定も必要で、これらを併用する２段構えの分析力が得られます。
③統計解析ソフトの活用・・・多くの手法を知っていても使えなければ意味がありません。アムステルダム大学が開発したフリーの統計解析ソフトJASPを駆使して、実戦的な演習問題を通して応用力が身に付きます。
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データサイエンス実戦講座の第３回のテーマは、前回に続いて仮説検定です。統計学の中でも実務で最もよく使われる手法のひとつで、例えば製品の改良開発が成功か失敗かの二者択一の仮説を立てて、統計学の視点から判定を下します。検定の原理を理解して現実世界の問題解決に活かすためのポイントは次の３つです。
①アクションプランとリスク対策の立案・・・検定とは仮説の発生頻度の推定であり、仮説の「真偽」と判定の「正誤」は分かりません。問題解決には「真と偽」×「正と誤」＝４つのケースに対するアクションプランとリスク対策が必要で、これらを立案する方法が習得できます。
➁パラメトリック検定とノンパラメトリック検定の併用・・・現実に起こる社会現象や自然現象のデータは正規分布しているとは限りません。このため、母集団に正規分布などを仮定するパラメトリック検定だけでなく、歪んだ分布や外れ値のある分布に適用できるノンパラメトリック検定も必要で、これらを併用する２段構えの分析力が得られます。
③統計解析ソフトの活用・・・多くの手法を知っていても使えなければ意味がありません。アムステルダム大学が開発したフリーの統計解析ソフトJASPを駆使して、実戦的な演習問題を通して応用力が身に付きます。
データサイエンス実戦講座の第３回のテーマは、前回に続いて仮説検定です。統計学の中でも実務で最もよく使われる手法のひとつで、例えば製品の改良開発が成功か失敗かの二者択一の仮説を立てて、統計学の視点から判定を下します。検定の原理を理解して現実世界の問題解決に活かすためのポイントは次の３つです。
①アクションプランとリスク対策の立案・・・検定とは仮説の発生頻度の推定であり、仮説の「真偽」と判定の「正誤」は分かりません。問題解決には「真と偽」×「正と誤」＝４つのケースに対するアクションプランとリスク対策が必要で、これらを立案する方法が習得できます。
➁パラメトリック検定とノンパラメトリック検定の併用・・・現実に起こる社会現象や自然現象のデータは正規分布しているとは限りません。このため、母集団に正規分布などを仮定するパラメトリック検定だけでなく、歪んだ分布や外れ値のある分布に適用できるノンパラメトリック検定も必要で、これらを併用する２段構えの分析力が得られます。
③統計解析ソフトの活用・・・多くの手法を知っていても使えなければ意味がありません。アムステルダム大学が開発したフリーの統計解析ソフトJASPを駆使して、実戦的な演習問題を通して応用力が身に付きます。
今回のコース（後編）では２サンプルの問題、２サンプル以上の問題、分割表の問題について、パラメトリックとノンパラメトリックを併せて８種類の検定手法を扱います。
データサイエンスといえば機械学習やディープラーニングのさまざまな手法や、注目の生成ＡＩを実現する大規模言語モデルが思い浮かぶでしょう。しかし、その礎となっているのはデータ分析の技術です。それは百年以上も前から自然・社会・人文科学の進歩を支えてきた古典的（頻度論的）統計学であり、かつては異端扱いされながらもビッグデータ時代の訪れとともに蘇ったベイズ統計学です。最新のデータサイエンスを学ぶためには、まず統計学の基礎をしっかり押さえておきましょう。
What's inside
Learning objectives
- 自然現象や社会現象のメカニズムを分析するデータサイエンスの様々な手法について、複数のコースに分けて1つずつ習得していきます。古典的な頻度論の統計学から最新のディープラーニングまで、原理の理解と実務への応用を目指します。
- 第３回目のコースは前回に引き続いて仮説検定です。統計学のなかでも実務において最もよく使われる手法です。今回のコースではパラメトリックとノンパラメトリックを合わせて8種類の仮説検定手法について、ロジックを解きほぐして分かりやすく説明します。
- 仮説検定は相反する仮説を立てて頻度の高い方を推定するという手法です。しかし、仮説の真偽については不明であり、頻度の低い事も起こり得ます。仮説の真偽と頻度の高低を掛けた２×２＝４通りのケースについて、検定結果をもとに実戦的なリスク対策を踏まえた意思決定と行動選択の方法を学びます。
- 仮説検定には、母集団に正規分布などを仮定するパラメトリック検定と、何も仮定しないノンパラメトリック検定があります。統計学の基礎レベルでは前者しか扱わないのが普通ですが、現実には正規分布に従わない現象や、母集団の分布が分からない場合も多々あります。本コースでは問題に応じて両方の手法が使えるように学習します。
- Ｊａｓｐというフリーの統計解析ソフトを演習問題で使用します。アムステルダム大学が開発したソフトで、メニューは日本語化されています。仮説検定ではパラメトリックとノンパラメトリックの手法が利用できます。豊富な機能を持ち、ベイズ統計の手法も使えますので、日々の勉学や実務にも役立つスキルを身に着けることができるでしょう。
- 前回と今回は仮説検定の特集です。パラメトリック検定とノンパラメトリック検定の両方を合わせると手法がとても多くなるため、前編と後編に分けました。今回の後編では２サンプルの検定、分散分析、分割表の検定を対象として、実戦的な演習問題を解きながら、検定結果を実務レベルのアクションプランとリスク対策を立案する能力が養えます。
- 自然現象や社会現象のメカニズムを分析するデータサイエンスの様々な手法について、複数のコースに分けて1つずつ習得していきます。古典的な頻度論の統計学から最新のディープラーニングまで、原理の理解と実務への応用を目指します。
- 第３回目のコースは前回に引き続いて仮説検定です。統計学のなかでも実務において最もよく使われる手法です。今回のコースではパラメトリックとノンパラメトリックを合わせて8種類の仮説検定手法について、ロジックを解きほぐして分かりやすく説明します。
- 仮説検定は相反する仮説を立てて頻度の高い方を推定するという手法です。しかし、仮説の真偽については不明であり、頻度の低い事も起こり得ます。仮説の真偽と頻度の高低を掛けた２×２＝４通りのケースについて、検定結果をもとに実戦的なリスク対策を踏まえた意思決定と行動選択の方法を学びます。
- 仮説検定には、母集団に正規分布などを仮定するパラメトリック検定と、何も仮定しないノンパラメトリック検定があります。統計学の基礎レベルでは前者しか扱わないのが普通ですが、現実には正規分布に従わない現象や、母集団の分布が分からない場合も多々あります。本コースでは問題に応じて両方の手法が使えるように学習します。
- Ｊａｓｐというフリーの統計解析ソフトを演習問題で使用します。アムステルダム大学が開発したソフトで、メニューは日本語化されています。仮説検定ではパラメトリックとノンパラメトリックの手法が利用できます。豊富な機能を持ち、ベイズ統計の手法も使えますので、日々の勉学や実務にも役立つスキルを身に着けることができるでしょう。
- 前回と今回は仮説検定の特集です。パラメトリック検定とノンパラメトリック検定の両方を合わせると手法がとても多くなるため、前編と後編に分けました。今回の後編では２サンプルの検定、分散分析、分割表の検定を対象として、実戦的な演習問題を解きながら、検定結果を実務レベルのアクションプランとリスク対策を立案する能力が養えます。
Syllabus
仮説検定を実務レベルの問題解決に役立てるための３つのポイントについて理解します。 １．アクションプランとリスク対策の立案 ２．パラメトリック検定とノンパラメトリック検定の併用 ３．フリーの統計解析ソフトの徹底活用
仮説検定を実務レベルの問題解決に役立てるための３つのポイントについて理解します。 １．アクションプランとリスク対策の立案 ２．パラメトリック検定とノンパラメトリ
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Syllabus
２サンプル問題のデータ構造と４種類の代表値の検定手法の適用条件を理解し、問題に応じて適切な手法が選択できるようになります。パラメトリック検定を２種類とノンパラメトリック検定を２種類の計４つの手法について、この章で取り組む演習問題の事前説明を通じて問題解決のステップが習得できます。
２つのサンプルデータの間に対応があり、母集団が正規分布に従うケースについて、平均値の差の有無を検定するパラメトリックなロジックを学びます。対応のあるｔ検定の原理を理解し、JASPを使った演習を通して問題解決の手順が身に付きます。演習ではダイエット前後の体重データから効果が確認できたケースを題材にします。
２つのサンプルデータの間に対応があり、母集団に分布を仮定しないケースについて、中央値の差の有無を検定するノンパラメトリックなロジックを学びます。ウィルコクスン符号付き順位検定の原理を理解し、JASPを使った演習を通して問題解決の手順が身に付きます。演習ではダイエット前後の体重データから効果が確認できなかったケースを題材にします。
２つのサンプルデータが互いに独立で、母集団が正規分布に従うケースについて、平均値の差の有無を検定するパラメトリックなロジックを学びます。２サンプルｔ検定の原理を理解し、JASPを使った演習を通して問題解決の手順が身に付きます。演習では源氏物語の宇治十帖の作者が紫式部ではないという説について、統計学的に検証できたケースを題材にします。
２つのサンプルデータが互いに独立で、母集団に分布を仮定しないケースについて、中央値の差の有無を検定するノンパラメトリックなロジックを学びます。マン-ホイットニー検定の原理を理解し、JASPを使った演習を通して問題解決の手順が身に付きます。演習では源氏物語の宇治十帖の作者が紫式部ではないという説について、統計学的に検証できなかったケースを題材にします。
質的変数Xと連続変数Yがあるとき、Xの複数の水準に対して観測したYのデータ群の代表値の差の有無を検定する手法の適用条件を理解し、問題に応じて適切な手法が選択できるようになります。パラメトリック検定とノンパラメトリック検定を１種類ずつ計２つの手法について、この章で取り組む演習問題の事前説明を通じて検定問題の解法の手順が習得できます。
２つ以上のサンプルの母集団が正規分布に従うケースについて、平均値の差の有無を検定するパラメトリックなロジックを学びます。一元配置分散分析の原理を理解し、JASPを使った演習を通して問題解決の手順が身に付きます。演習では化学反応で製品を造るときの温度と生成量の関係の有無を分析するケースを題材にします。
２つ以上のサンプルの母集団に分布を仮定しないケースについて、中央値の差の有無を検定するノンパラメトリックなロジックを学びます。クラスカル-ウォリス検定の原理を理解し、JASPを使った演習を通して問題解決の手順が身に付きます。演習では化学反応で製品を造るときの触媒と生成量の関係の有無を検定するケースを題材にします。
適合性検定と独立性検定の適用条件を理解し、問題に応じて適切な手法が選択できるようになります。この２つの手法について、この章で取り組む演習問題の事前説明を通じて検定問題の解法の手順が習得できます。
ある事象の観測度数が理論から導かれる期待頻度と一致しているかどうかを検定するロジックを学びます。カイ自乗適合性検定の原理を理解し、JASPを使った演習を通して問題解決の手順が身に付きます。演習ではある植物の花の色と形がメンデルの遺伝法則に適合していることを検証するケースを題材にします。
２つの事象の観測度数が互いに影響を及ぼしているか否かを検定するロジックを学びます。カイ自乗独立性検定の原理を理解し、JASPを使った演習を通して問題解決の手順が身に付きます。演習では製品製造時の温度が欠陥の発生頻度に影響しているかどうかを検証するケースを題材にします。
JASPが持つ仮説検定の機能をリストアップし、本コースで扱った12種類の代表的な手法のまとめと、扱わなかった他の手法の今後の講義計画について説明します。次回のテーマとするベイズ統計学については、p値を使わない新しい検定手法の例を紹介します。
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Reviews summary
仮説検定の実践応用とリスク対策
パラメトリック・ノンパラメトリック両方
無料ソフトで実践的な演習ができる
複雑な統計手法がクリアに理解できる
仮説検定を実ビジネス判断に活かせる
Activities
統計学の基礎知識を復習する
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コースで扱う仮説検定の前提となる統計学の基礎知識を復習し、理解を深めます。
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教科書や参考書を読み返す
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練習問題を解く
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オンラインの統計学コースを受講する
統計学入門書を読む
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統計学の入門書を読むことで、コースで扱う仮説検定の基礎知識を補強します。
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書籍を購入または図書館で借りる
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書籍を通読する
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重要な箇所をノートにまとめる
JASPを使った仮説検定の練習問題を解く
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JASPを使って、コースで扱う仮説検定の手法を実際に適用し、理解を深めます。
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JASPをインストールする
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コースで紹介された演習問題をJASPで解く
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JASPの操作に慣れる
Four other activities
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仮説検定に関するブログ記事を書く
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コースで学んだ仮説検定の知識を整理し、ブログ記事としてアウトプットすることで、理解を定着させます。
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記事のテーマを決める
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記事の構成を考える
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記事を書く
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実データを用いた仮説検定プロジェクト
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コースで学んだ仮説検定の手法を、実際のデータ分析プロジェクトに適用し、実践的なスキルを習得します。
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分析するデータセットを見つける
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仮説を立てる
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JASPを使って仮説検定を行う
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結果を解釈し、報告書を作成する
統計解析の実践
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統計解析の実践的な知識を深め、データ分析スキルを向上させます。
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統計学の質問に答える
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他の学習者の質問に答えることで、自身の理解を深め、知識を定着させます。
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