【Excelで学ぶやさしい統計学】2つのラーメン店を比較する
目次
2つのラーメン店を比較する
こんにちは。伊川(@naonaoke)です。
今回も、統計学について解説をします。
一番初めの出発点は、その平均は正しいのか？が出発点でした。
正しい平均値なのかを、様々な角度から検証していきました。
今回紹介するのは、t検定というものです。
また、難しい言葉が出てきましたが、そのいうものだと思ってください。
やることは、平均の差を求めるものです。
このはブログはこんな人にお勧め
- 統計学を勉強しているけど、いまいち理解できない人
- Excelで統計学を勉強している人
- Excelで統計関数を勉強している人
このブログを、読み終わるころには・・・・
t検定ということが、何をやっているかを理解できるようになります。今回紹介するのは、t検定の中でも、2つの母集団に差があるか、どうかを調べます。
母集団なって難しい言葉が出てきましたが、いわゆる、ラーメンの美味しい、おいしくないの結果です。
どちらのラーメン店が勝っているのでしょうか？
それを、統計学的に表してみましょう。
t検定
言葉は難しいかもしれません。
ここで重要なことは、計算方法が決まっているということです。
相乗平均と相加平均を思い出してください。
特に会社の、成長率や、人口の増加率は、相乗平均を使いました。
単純な平均ではありません。
また、偏差値も、全体の平均の中で、どの位置に存在するかを確認するものでした。
偏差値も計算方法は決まっています。
今回やることは、2つのラーメン店でモニター調査をしました。
その結果、どちらのラーメン店が勝っているのかということです。
t検定 作業手順 その1 データベース確認
今回の調査対象は、伊川ラーメンと、直助ラーメンです。
Aさん～Gさんまでが、同じラーメンの食べ比べをしました。
そうすると、上のような表が作成されました。
この結果をもとに、t検定を使って分析をします。
※2つの母集団とは、伊川ラーメンと、直助ラーメンのことです。ただ、学術的に言っているだけです。
t検定 作業手順 その2 T.TEST関数
T.TEST関数（ティー・テスト）を使います。
T.TEST関数は、（範囲1,範囲2,尾部,検定の種類）となります。
尾部
尾部という、また難しい言葉が出てきました。
尾部とは検定の方法です。
両側分布と片側分布というのがあります。
今回は、片側分布を使います。
両側分布に関しては、追々説明します。
検定の種類
なぜ、1を選択するのかというと、
Aさん～Jさんまで、すべて、伊川ラーメンと、直助ラーメンの、同じ銘柄を食べ比べているから、対なのです。
例えば、Xさんが、伊川ラーメンの塩ラーメンを食べます。Yさんが、直助ラーメンの塩ラーメンを食べます。
この場合は、対になりません。
T.TEST関数の使い方
意味は難しいかもしれませんが、T.TEST関数の使い方は、SUM関数とほぼ、同じです。
t検定 作業手順 その3
T.TEST関数の算出した数字の意味合？
今回、T.TEST関数が0.206386513という数字を導きました。
T.TEST関数が算出した数字が、0.05以下ならば、5％有意といいます。
0.01以下なら、1%有意といいます。
このような差を有意差といいます。
有意差の意味は、意味のある差ということです。
そのほか、色々な言い方があります。
また、なぜ、0.05以上なら意味がないのかというのも、最初は意味が分からないでしょう。
これも、1つの基準なので、考えても仕方ないのです。
赤信号は、なぜ止まれなのかと考えるのと同じです。
今回の結果は、0.2なので、差には意味がありません。
伊川ラーメンも、直助ラーメンも表を見る限り、差がありません。
これを、感覚値ではなく、数字を使って表したくて、T.TEST関数を利用して、0.2と数字で表現したのです。
帰無仮説
今回の検証に関しての、帰無仮説は、異なる2つの母集団の平均差は等しいという事になりまます。
なんのことやらわからないかもしれません。
帰無仮説というのは、言葉は乱暴ですが、どうでもいい仮説です。
平均差等しいという事は、どっちのラーメン屋に関して差がないという事です。
今回の検証は、どちらのラーメン屋がおいしいのか？という検定なので、
敢えて、反対の仮説を設定したのです。
ここがポイント
統計学は、感覚値を数値化することで、感覚値は、統計学と相容れないものです。数値化することで、客観性を持たせることなのです。
また、この方法は、単純な平均値とかではなく、もっと根拠のあるものなのです。
ぜひ、みなさんのスキルにして、かっこいいプレゼンテーションをしてください。
まとめ
この方法は、ある仮説をたてて、当てはまるか、否かということもやっています。
その仮説と計算を繰り返し、未来予測もするというのが、統計学です。
素晴らしじゃないですか。
今回も最後まで読んでいただきありがとうございました。
今回のサンプルファイルは、No192です。
わからない事を延々と考えるのは、無駄です。
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