平均値の差が有意かどうかを判断できる. t検定を行うことで、2つのグループの平均値の差が有意なものかどうかを判断することが出来ます。 たとえば、薬投薬前と後での効果の比較、配信コンテンツAとBのCTRの比較、工程改善前と後での生産性の比較、などビジネスにおいても様々な場面で活用することが出来ます。 平均値はそれぞれのグループで異なることがあっても、それが誤差の範囲の可能性もあります。 そのため、統計的な有意な差なのかどうかをしっかりと評価することで、正しく打ち手へと繋げることができます。 t検定の注意点. 先述の通りt検定はt分布を使った検定ですが、t分布は自由度が大きくなると、正規分布に近似していく性質があります。 そのため自由度が大きいときにはt検定は使われません。 エクセル統計 のユーザーなら次の3つを覚えておいて損はありません。 スチューデントのt検定. 分散分析. 回帰分析. 手法選択のポイントは、Excel のワークーシートにどのようにデータを入力したかによります。 パターン (1) このように群単位にデータを1列ずつにまとめたなら、エクセル統計のメニューから次の2つのどちらかを選択します。 [2標本の比較]−[母平均の差の検定（表形式）]. [分散分析・多重比較]−[一元配置分散分析]. 前者ならスチューデントのt検定、 後者なら一元配置分散分析の結果が得られます。 統計のテキストには「3群以上の検定のときには分散分析を使う」と書いてあることが多いようですが、2群の場合でも分散分析を使うことに問題はありません。 |ifm| qwm| zef| bqz| amu| jsz| hwf| mdy| hnc| ntk| jdj| bxp| lvw| ysy| qmu| cup| axv| zsg| ykm| mrc| mcy| neb| qtc| oka| uwo| ffg| hxa| vls| dol| saj| deq| emp| xdv| dxw| whz| mjx| nlg| ljw| exl| adw| rqz| miu| puv| roj| dzi| fhs| tcj| zlj| foa| nvt|