Hypothesis Testing

僕の母校がライバルのミシガン大に勝ちました。アメフトの話です。うれしいですね。

みなさん、週末はどうすごされていますか？僕はAnalytical Toolの試験が来週あるのでその勉強をしました。僕が昨日復習したのは“Hypothesis Testing"のチャプターです。特にマーケティング部門のマネージャーに人にとっては重要な知識だと思います。例えば新しい製品の市場調査をする時の判断をする時、単にアンケートをとって平均が既存の製品よりも高いということで新規製品の導入を決めることはできません。調査で取ったサンプルの平均値、標準偏差値から、Null Hypothesis (この場合既成の製品の方が売れる）が正であるという仮定の元で、母集団（Population)において、そのサンプルのデータよりも偏差値が高くなる確率を求めます。この確率はSiginificance level (統計的有意水準)を元に母集団において実際のサンプルデータがどのくらい起こりそうなのかということを計算しているわけです。つまりこの確率(p-value)が低いとNull Hypothesisを否定し、新製品を導入する判断材料の一つになるわけです。気をつけないといけないのがコストに関することは全く含まれていません。その他、サンプルから母集団がNormal Distributionであるかどうか判断の仕方、２つの製品がIndependent(お互いに影響しない）かどうか、また複数の性質の違う母集団の平均をサンプルデータから比較するやり方などです。マネージャーにとって決断を下すとき、単に感情や経験、直感的なものから決断することはできません。Strong Evidenceが必要なわけです。統計学というのはマネージャーにとっては非常に大事ですよね。