データサイエンス実戦講座の第２回のテーマは仮説検定です。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、両者を併用する２段構えの分析力が身に付きます。
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養えます。
今回のコース（前編）では仮説検定の基礎理論と１サンプルの検定、次回の後編では２サンプル以上の手法を扱います。
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データサイエンス実戦講座の第２回のテーマは仮説検定です。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、両者を併用する２段構えの分析力が身に付きます。
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養えます。
今回のコース（前編）では仮説検定の基礎理論と１サンプルの検定、次回の後編では２サンプル以上の手法を扱います。
データサイエンス実戦講座の第２回のテーマは仮説検定です。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、両者を併用する２段構えの分析力が身に付きます。
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養えます。
今回のコース（前編）では仮説検定の基礎理論と１サンプルの検定、次回の後編では２サンプル以上の手法を扱います。
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２回目のコースは仮説検定です。統計学のなかで最もよく使われる手法ですが、誤解や誤用がとても多く、アメリカ統計協会は『p値と統計的有意性に関する声明』を発表して警鐘を鳴らしています。本コースでは仮説検定の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。
- 仮説検定だけに特化した内容です。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（今回）と後編（次回）に分けました。前編では仮説検定のロジック解説、リスク対策の考え方、１サンプルの検定までを扱い、後編では２サンプルの検定、分散分析、分割表の検定を扱います。
- 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２回目のコースは仮説検定です。統計学のなかで最もよく使われる手法ですが、誤解や誤用がとても多く、アメリカ統計協会は『p値と統計的有意性に関する声明』を発表して警鐘を鳴らしています。本コースでは仮説検定の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。
- 仮説検定だけに特化した内容です。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（今回）と後編（次回）に分けました。前編では仮説検定のロジック解説、リスク対策の考え方、１サンプルの検定までを扱い、後編では２サンプルの検定、分散分析、分割表の検定を扱います。
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
仮説検定の結果を問題解決に活かすためのアクションプランとリスク対策の考え方を学びます。
現実世界のデータ分析には正規分布をベースとするパラメトリック手法だけでなく、ノンパラメトリック手法も必要であることを理解します。
様々な問題に応じて適切な分析手法が使えるフリーの統計解析ソフトの情報を得ます。
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Syllabus
仮説検定の結果を問題解決に活かすためのアクションプランとリスク対策の考え方を学びます。
現実世界のデータ分析には正規分布をベースとするパラメトリック手法だけでなく、ノンパラメトリック手法も必要であることを理解します。
様々な問題に応じて適切な分析手法が使えるフリーの統計解析ソフトの情報を得ます。
統計検定は二者択一の仮説に対して発生確率が高い仮説を判定するだけで、仮説の真偽と判定の正誤の情報は与えてくれません。p値による検定の結果には、仮説の真と偽×判定の正と誤＝４とおりの解釈があることを理解します。
「仮説の真偽」と「判定の正誤」が合致しているケースでは検定結果にもとづくアクションプランを立て、「仮説の真偽」と「判定の正誤」が合致していないケースではリスク対策を立てます。p値の大小だけではなく、それによって生み出される４つのケースに漏れなく対応する重要性を理解します。
主要な検定手法の概要を理解し、どのような問題に対して何の手法を適用すればいいのか、分析するデータの形式に応じた適切な検定手法が選択できるようになります。
仮説検定に必要なサンプルサイズの決め方は複雑です。学術論文に仮説検定を使うときには厳密さが求められますが、判定結果にはそれほど敏感には影響しません。実務で使える目安となるサンプルサイズの値を提示します。
統計解析のフリーソフト、有料ソフト、プログラミング言語の主要なものを紹介します。その中から本講座で使用するフリーソフトのJASPについて、ダウンロード、インストール、日本語メニューを使うための初期設定ができるようになります。
データの正規性を確認する主な方法には、ヒストグラム、Q-Qプロット、正規性検定のp値などがあります。それぞれの特長を知って補完的に使うことで、正規性の確認ができるようになります。
JASPを使って正規乱数と非正規乱数の模擬データを使った正規性確認の演習を行います。サンプルサイズの大小や乱数のバラツキの程度による影響を体験するとともに、JASPの使い方が習得できます。
１サンプル問題の検定の仕組みと代表的な検定手法の適用条件が理解できます。パラメトリック検定２種類とノンパラメトリック検定２種類について、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。
パラメトリック手法の考え方を学ぶのに最適な１サンプルＺ検定の原理を理解し、JASPを使った演習問題で仮説検定の適用手順が身に付きます。演習では「品質検査に合格した」ケースを題材にします。
パラメトリック手法で最もよく使われるｔ検定の基本となる１サンプルｔ検定の原理を、Ｚ検定との相違点に着目して理解します。JASPを使った演習問題では「改良開発に成功した」ケースを題材にします。
ノンパラメトリック手法の１サンプル符号検定の原理として、データを２値化して二項分布とみなすことで非正規分布の現象に適用できる仕組みを理解します。JASPを使った演習問題では「品質検査に合格できなかった」ケースを題材にします。
ノンパラメトリック手法の１サンプル符号付き順位検定の原理として、バラツキの大きさを順位に置き換えることで非正規分布の現象に適用できる仕組みを理解します。JASPを使った演習問題では「改良開発に失敗した」ケースを題材にします。
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Reviews summary
仮説検定の実務応用とリスク対策
仮説検定の基礎理論と応用がバランス良く学べる。
統計解析ソフトJASPを使った実践演習が豊富。
仮説検定の知識を実務に活かす方法が学べる。
Activities
統計学入門を読む
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統計学の入門書を読むことで、仮説検定の基礎知識を補強し、コースの理解を深めます。
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書籍を購入または図書館で借りる。
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書籍の目次を確認し、関連する章を読む。
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重要なポイント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を使って仮説検定の練習問題を解くことで、ソフトウェアの操作に慣れ、実践的なスキルを習得します。
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JASPをダウンロードしてインストールする。
-
コースで紹介された練習問題をJASPで解く。
-
結果を分析し、解法を確認する。
仮説検定に関するブログ記事を書く
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仮説検定に関するブログ記事を書くことで、理解を深め、知識を整理し、アウトプットの練習になります。
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記事のテーマを決める（例：p値の誤用、ノンパラメトリック検定の活用）。
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参考文献を調べ、記事の構成を考える。
-
記事を執筆し、校正する。
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ブログに投稿する。
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統計学が最強の学問であるを読む
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統計学の応用例を学ぶことで、仮説検定の重要性を再認識し、実務での活用イメージを深めます。
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統計学が最強の学問である[数学編]――データ分析と機械学習のための新しい教科書
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書籍を購入または図書館で借りる。
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書籍の目次を確認し、興味のある章を読む。
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学んだ内容をノートにまとめる。
実データを使った仮説検定プロジェクト
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実データを使って仮説検定プロジェクトを行うことで、実践的なスキルを習得し、問題解決能力を高めます。
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興味のあるテーマに関する実データを収集する。
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仮説を立て、適切な検定手法を選択する。
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JASPを使ってデータを分析し、結果を解釈する。
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結果をレポートにまとめ、考察を加える。
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JASPを使った仮説検定の練習問題を解く
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実データを使った仮説検定プロジェクト
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実データを使って仮説検定プロジェクトを行うことで、実践的なスキルを習得し、問題解決能力を高めます。
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