t検定 両側検定って何?

こんにちは。伊川(@naonaoke)です。

今回も統計学を紹介します。

今までは、母集団が特定できました。

同じ人が、ラーメンを食べ比べした場合、また、同じ会社の人が、MOS試験を受けた場合です。

しかし、今回は、私と、プロの職人が、屋台を出して、どちらの焼きそばが旨いか?

これを統計学的に検証します。

よく、テレビ等でもやっている、どちらが本物?というようなことです。

このブログはこんな人にお勧め

今回のテーマ
  • 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
  • 統計学を勉強している人

このブログを、読み終わるころには・・・・

今まで行った、t検定についての、片側検定と両側検定が理解できます。結局、統計は、極端なことを言うと確率の問題です。

中学で行った、サイコロを振って、偶数が表示される確率と、今回紹介する、t検定も私は、それほど変わらないと思っています。

本日は、少し長くなりますが、今まで、何をやってきたのかを紹介します。

帰無仮説と対立仮説

帰無仮説と対立仮説というのがあります。

帰無仮説については、何度が説明していますが、改めて説明します。

帰無仮説は、あらかじめそんなことは起こらないだろうという仮説です。

乱暴のですが、どうでもいい仮説であり、帰無仮説が棄却(却下)できないと問題が発生します。

その問題とは、ありもしないことをあえて提言するのに、その提言が成立するということは、その統計自体に問題があるかもしれません。

一方で、対立仮説というのは、帰無仮説の反対です。

棄却してはいけない仮説です。

仮説をわかりやすく例えると・・・・

伊川は、以前、ファミレスで働いていたとき、ステーキを焼いていました。

毎朝、ひと口ステーキを仕込みます。

材料は、ハラミです。


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一切れの重さは25グラムです。

全体の重さを測り、25グラムにカットしていきます。

何度かやれば、大体25グラムにカットできます。

朝仕込むのが、50人分くらいです。

1人前につき、5切れを提供するので、125グラムです。

つまり、250切れを仕込むのです。

本部から、ガサ入れが来た

たまに、本部からガサ入れが来ます。

本当に、一切れが、25グラムなのを確認に来るのです。

例えば、肉10キロがあれば、一切れが125グラムなので、80人前のひと口ステーキができるわけです。

実際には、ロスになるものもありますので、厳密には、80人前は作成できません。

ちなみに、ロスの割合は、5%~10%です。

そうすると、肉10キロに対して、80人前の売上があるのかを確認します。

80人前に対して、50人前しか売れていなければ、どこかに問題があるわけです。

通常ですが、25グラムに肉を切った場合は、23グラム~27グラムの間にほぼ収まります。

それ以外の重さの時は、不良品となります。

まー、合計が、125グラムになればいいので、28+25+25+23+24と盛り付けることもあります。

しかし、さすがに21グラム等は、お客様にバレます。

つまりこういうことです。



本部のガサ入れは、本当に250個の肉を分析するのか?

250個の肉であれば、何とかやってやれないことはないです。

しかしに、肉が1,000個あったら、面倒だし、10,000個あったら、全部ができるわけがないです。

その10,000個の中から、30個の肉を4回選んで、検証します。

そうすると、肉10,000個の分布図と、肉30個で、4回の検証を行った分布図は近似値をとります。

これが、中心極限定理といわれるものです。

これを踏まえて、今回の問題を解きます。

両側検定 作業手順 その1 データベース確認


伊川とプロが焼きそばを作り、ランダムに抽出した人に食べてもらいました。

この場合は、ランダムに抽出されているので、母集団の分布は等しくありません。

そして違いがあるか、否かと調べます。

つまり、両側検定を行います。

帰無仮説は、異なる母集団の平均は等しいという仮説になります。

両側検定 作業手順 その2 T.TEST関数を使う




両側検定では、0.096016686です。

つまり0.05以上なので、有意差はありません。

片側検定では、0.048008343です。

0.05以下なので、有意差があります。

両側検定 作業手順 その3 片側検定と両側検定のどちらを使う?

統計学をやるにあたり、その場、その場で、立場をかえるが一番よくありません。今回は、差があるか、無いかなので、両側検定から、立場を変えてはいけません。両側検定で、やると決めたら、そのままです。

それが統計学なのです。

ここがポイント

ここがポイント
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仮説を立てて、その仮説を否定しつつ、真意を見極める仮説を立てて、証明するということは、ビジネスで使うべき手法です。

結局、実務はこの繰り返しです。

統計学も勉強すれば、きっと、いつかみなさんを助けてくれるスキルになります。

動画とブログでわかりやすくExcelとACCESSを紹介しています

 

まとめ

ここで、やっと一区切りでしょうか?

まだまだネタはありますので、統計学を紹介していこうかなと思います。

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、No197です。

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