30分で学ぶ統計解析 『統計的検定』 編

「統計的検定という言葉を聞いたことがあるが、実はよくわかっていない…」
「統計的に有意であると、何となく良い結果だと受けとめているが、何を意味しているかは正直知らない…」
「いまさらどんな意味か人に聞けない。教科書を読んでもよくわからない…」
そんなあなたにぴったりの動画です。

この動画では、統計的検定について、“やさしく・実践的に”学ぶことができます。
ぜひこの動画で仕組みを理解してください。

こんな方におすすめ！
　◆ データ分析について基礎力を身に付けたい方
　◆ 統計的検定の仕組みや、統計的に有意であることの意味をしっかり理解したい方
　◆ 分析結果を適切に実務で活かしたい方

1. 母集団とサンプリングデータの関係
2. 推測統計／信頼区間
3. 統計的検定のロジック／統計的に有意であるとは？
4. 実務上の留意点

　株式会社日本能率協会総合研究所
　ＭＤＢ事業本部　経営・マーケティング研究部
　部長　稲富 健

【略歴】
民間企業のマーケティング戦略立案支援を目的とした様々なリサーチ・コンサルティングに従事。部門全体としては年間200案件を超える、リサーチをベースとしたコンサルティング・マーケティング支援の統括責任者。

＜執筆・取材＞
日本経済新聞：日本経済新聞「私見卓見」（2019年 8月15日付）
技術情報協会：研究開発リーダー（2020年3月号） 高齢者マーケティングを成功させるために必要となる視座
ビジネス誌「PRESIDENT」（2021年5月）：アクティブシニア特集
ファイナンシャルプランナー向け業界誌 “KINZAI Financial Plan”（2022年8月）

株式会社日本能率協会総合研究所　経営・マーケティング研究部
担当：稲富
住所：〒105-0011　東京都港区芝公園3－1－22　日本能率協会ビル
TEL：03-3578-7607　
e-mail：info_mlmc@jmar.co.jp

1. 遠回りの話：母集団とサンプル
例：Z世代1800万人（母集団）から400名を調査（サンプル）。
母集団全員を調査できれば「真値」が分かるが、現実的には不可能。
したがってサンプリング調査で推測する。
サンプリング結果は毎回微妙に異なるのが当たり前。
サンプル数が増えるほど、真値に収束し精度が上がる。
→ この「誤差の範囲」を表すのが 信頼区間。
（例：100回調査すれば95回は真値がこの範囲に入る、という95％信頼区間）

2. 本題：統計的検定の考え方
例：湖Aと湖Bで魚釣り → 平均サイズが異なるか？
サンプル平均の差が「普通のばらつきの範囲」なら差はないとみなす。
逆に、信頼区間を飛び越えるほどの差なら「偶然とは考えにくい」。
このとき 「統計的に有意な差がある」 と判断する。

3. 統計的検定の仕組み
統計学ではまず「差がない」と仮定する。→ 帰無仮説。
サンプル結果がこの仮定と矛盾するほど大きな差なら、帰無仮説を棄却する。
言い換え：「差がないとは言えない」、よって「差があると言わざるを得ない」
非常に保守的なロジックであり、「びっくりするほどの差」に意味を見出す。

4. 実務での注意点
サンプル数が大きいと信頼区間が狭くなり、ごく小さな差でも有意と判定されやすい。
例：湖A平均72cm、湖B平均75cm。差は有意だが、どちらも十分大きい魚 → 実務的には「どちらでも良い」。
統計的に有意な差 ＝ マーケティング的に意味のある差 ではない。
実務では「統計的に有意」かつ「ビジネス的に意味があるか」を両方検討する必要がある。

5. まとめ
統計的検定とは：サンプル調査のばらつきを踏まえ、
「偶然では説明できない差」が見つかった時に「有意」とする仕組み。