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CHAPTER 04 統計解析
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CHAPTER 04

統計解析

STATISTICAL ANALYSIS

データの関係や差を統計的に捉え、予測・比較・判断につなげるための分析手法。感覚ではなく、データを根拠に意思決定するための章です。

METHODS IN THIS CHAPTER
15 記述統計 16 相関分析 17 回帰分析 18 ロジスティック回帰 19 仮説検定 20 分散分析
METHOD 15

記述統計

DESCRIPTIVE STATISTICS
PURPOSE
データ全体の特徴を整理したい
CATEGORY 04
統計解析

集めたデータを平均・中央値・ばらつきなどの指標で要約し、データ全体の特徴を分かりやすく整理する方法。

VISUAL
売上データを要約する例
平均 82.4
中央値 79.0
標準偏差 14.8
最大値 118
WHAT YOU CAN DO

この手法でわかること・できること

  • データ全体の中心的な水準を把握できる
  • ばらつきや偏りの大きさを確認できる
  • 次に行う分析のための全体像を整理できる
METHOD 16

相関分析

CORRELATION ANALYSIS
PURPOSE
2つの項目の関係を数値で知りたい
CATEGORY 04
統計解析

2つの項目が「一方が増えるともう一方も増える（減る）」といった関係にあるかどうかを、-1から1の数値（相関係数）で表す分析手法。

VISUAL
広告費と売上の関係
WHAT YOU CAN DO

この手法でわかること・できること

  • 2項目の関係の強さと向きを数値で確認できる
  • 関係が強い項目の組み合わせを素早く見つけられる
  • 散布図で見えた関係を数値で確認できる
METHOD 17

回帰分析

REGRESSION ANALYSIS
PURPOSE
要因から結果を説明・予測したい
CATEGORY 04
統計解析

売上のような「結果」の数値を、広告費や気温などの「要因」の数値を使って説明・予測する分析手法。要因が結果にどの程度影響しているかも数値でわかる。

VISUAL
広告費から売上を予測する例
WHAT YOU CAN DO

この手法でわかること・できること

  • ある数値を他の要因から予測できる
  • 各要因が結果にどれくらい影響しているかがわかる
  • 要因ごとの影響度を比較できる
METHOD 18

ロジスティック回帰分析

LOGISTIC REGRESSION
PURPOSE
Yes / No の確率を予測したい
CATEGORY 04
統計解析

「購入するかしないか」「解約するかしないか」のように、2つに分かれる結果が起こる確率を予測する分析手法。回帰分析の考え方を「Yes / No」の予測に応用したもの。

VISUAL
購入確率を予測するイメージ
WHAT YOU CAN DO

この手法でわかること・できること

  • ある出来事が起こる確率を数値で予測できる
  • 確率を左右している要因を特定できる
  • 確率を基準に対象を分類できる
METHOD 19

仮説検定

HYPOTHESIS TESTING
PURPOSE
見えている差に意味があるか知りたい
CATEGORY 04
統計解析

2つのグループの数値に見られる差が、偶然のばらつきによるものか、それとも統計的に意味のある差なのかを判断するための手法。

VISUAL
新旧施策の成果を比較
旧施策 72
この差は
偶然？
新施策 81
WHAT YOU CAN DO

この手法でわかること・できること

  • 見た目の差が本当に意味のある差なのか判断できる
  • 思い込みではなくデータに基づいた意思決定ができる
  • 施策比較の判断根拠を整理できる
METHOD 20

分散分析

ANALYSIS OF VARIANCE / ANOVA
PURPOSE
3つ以上のグループを比較したい
CATEGORY 04
統計解析

3つ以上のグループを比較して、グループ間の平均に統計的に意味のある差があるかどうかを調べる分析手法。仮説検定を複数グループに拡張したもの。

VISUAL
3店舗の平均成果を比較
店舗A
店舗B
店舗C
WHAT YOU CAN DO

この手法でわかること・できること

  • 3グループ以上をまとめて比較できる
  • どの要因がばらつきに影響しているか確認できる
  • 複数グループの差を効率よく検証できる