調査の実施後、まず必要なことは何でしょうか。それは、結果の統計的有意性を確認することです。では、統計的有意性とは何でしょうか。統計的有意性をどのように使えば、データ分析を強化できるのでしょうか。
この記事では、統計的有意性を定義し、例を見ながらその計算方法を学び、データの統計的有意性を向上させる方法を見ていきます。
統計的有意性とは
統計的有意性とは、結果が偶然ではなく特定の原因によることの確実性を指します。データに見られる結果が統計的に有意である場合、その結果は、高い確率で何らかの要因または状況に起因します。逆に、統計的有意性が低い場合、その結果は、偶然による可能性が高いと言えます。
たとえば、ある企業が、2つの広告スローガンを比較するため、200人にスローガンA、他の200人にスローガンBを提示しました。その結果、Aを覚えている人は55%でしたが、Bを覚えている人は45%だけでした。この差に意味があるかどうかを調べるために、統計的検定を行いました。統計的検定とは、このような結果が偶然に得られる確率を計算する手法です。
統計的検定を行った結果、差が統計的に有意であることがわかりました。つまり、10%の差は、ランダムな変動ではなく、スローガンAの方が記憶に残りやすいことを示しています。それがわかれば、より効果的なスローガンを選んでキャンペーンに使用することができます。
統計的有意度と統計的差異
統計的差異と統計的有意度は、関連はあるものの異なる概念です。統計的差異は、2つのデータセットの間に見られる統計的に有意な差を指します。
たとえば、ある会社が、アンケートを使って満足度の低い顧客について調べたところ、製品が気に入らなかった人の数に、女性と男性の間で有意な差がありました。統計的に有意な差とは、2つのグループの間に見られる差のうち、偶然に起因するとは考えられない大きな差を指します。
統計的に有意な結果には、必ず有意差が見られますが、統計的な差異があっても、それが必ずしも有意であるとは限りません。観測された差異が、意味のあるものなのか、それともデータの誤差なのかを判断することが大切です。
統計的有意度と許容誤差と信頼水準
これらは、統計分析を行う際に、混同してしまいがちな3つの概念です。そこで、それぞれの意味と3つの概念の違いについて詳しく見てみましょう。
- 統計的有意度: ある事象が、偶然ではない要因によっておこる可能性。
- 許容誤差: アンケートの結果の中で、ランダムに生じる誤差の範囲を指します。目標値からの逸脱がこの範囲に収まっていれば、適切とみなされます。
- 信頼水準: データが回答者の考えや意見を正確に反映しているということの確実性を示します。
この3つは、統計分析において有益な概念です。許容誤差と信頼水準は、セットで結果の正確さを表します。一方の統計的有意性は、結果が意味のあるものなのか、ただの偶然なのかを示します。
統計的有意性の計算方法
統計的有意性を簡単に計算したいなら、SurveyMonkeyの統計的有意性計算ツールを使いましょう。
統計的有意性を手動で求めたい場合は、次の手順に従います。
- 何を検定したいかを決める: 計算する結果や指標を特定し、どのようなデータが必要かを判断します。
- 仮説を立てる: 予想される実験結果を明確にします。「この2つのメールキャンペーンのエンゲージメントには差がない」という帰無仮説、または「メールキャンペーンAのエンゲージメントはメールキャンペーンBより高い」という代替仮説を立てます。
- データを集める: アンケートを使用して、選択したトピックに関するデータを収集します。データセットが大きければ大きいほど、結果の信頼度が高くなります。
- 予想される結果を計算する: 当初の仮説に沿って、予想される数値（期待値）で計算を行い、ベンチマークとします。
- 予想した結果を実際の結果と比較する: 大量のデータが収集できたら、結果を計算します。実際の結果が予想とどのように異なるかを確認します。
- 要約する: 統計分析検定を使って、その結果が得られる確率を求めます。データの統計的有意性を計算する必要があります。それには、この後ご紹介する統計的有意性の計算式を使用してください。
統計的有意性の計算式
統計的有意性を手動で計算するには、統計的有意性の計算式を使用します。それにより、2つのデータセットに見られる差が、特定の要因によるものなのか、偶然によるものなのかを判断できます。
統計的有意性の計算式は、次のとおりです。
- χ2=Σ(E(O−E)2)
上の式で
- Σ（シグマ）= 全項の総和
- O = データに記録された観測値。
- E = 実験を計画する際に設定した期待値。
これらの数値を特定して計算式に組み込むことで、データが有意かどうかを正確に判断できます。
アンケート結果の統計的有意性を理解する方法
統計的有意性の計算方法がわかったところで、次は、その値がなぜ重要なのかを理解する必要があります。
そこで、統計的有意性の実際の例をいくつか見てみましょう。
- マーケティングの例: 企業では、マーケティングアンケートを使って新製品または新機能に対する顧客の関心を測定することができます。そのようなアンケートで顧客の85%が新機能に肯定的に反応したなら、信頼度は高く、統計的有意性を疑う余地はほぼありません。
- A/Bテストの例: A/Bテストでは、2つのアプローチを比較し、どちらの効果が高いかを判断できます。たとえば、統計的有意性を使って、一方のランディングページの方が他方のランディングページよりエンゲージメントが高いことを証明できます。これは、A/Bテスト計算ツールで特定の変数でのエンゲージメントが、統計的有意性のしきい値を超える場合に該当します。
投資家市場分析の例: SurveyMonkeyは、投資プロフェッショナルと協力して金融市場の感情をよりよく理解するためのサポートを提供しています。調査の統計的有意性を計算するのも、どのような感情が金融市場を左右しているかを明確にする手段であり、特に金融市場のパフォーマンスに対する期待の把握に役立ちます。
統計的有意性検定の文脈化
ただし、統計的有意性だけではパズルは完成しません。データをさらに詳しく調べて、結果に意味があるのか、本当に正確なのかを判断する必要があります。標本サイズが10人に過ぎないのなら、統計的有意性を計算しても、データの正確さや有用性を証明することはできません。
許容誤差と信頼水準によっては、ストーリーのさらなる展開も可能です。統計分析を効率的に行いたい場合は、SurveyMonkeyを利用すれば統計的有意性をすばやく計算し、データの意味を理解することができます。
統計的有意性を向上させるためのヒント
統計的に有意なデータが生成できるかどうかは、皮肉なことにランダムではありません。データの質を高め、統計的有意性を向上させるための戦略はいくつかあります。
アンケート回答の質を改善する
分析の前にデータクリーニングを行うことで、外れ値が除外され、変則的な値を減らし、データの信頼度が高まります。
アンケート回答の質を高める方法には、次のようなものがあります。
- 機械学習（ML）を使用する: 回答の品質などのMLツールは、自由回答形式と選択回答形式の質問をスキャンし、質が低いと思われる回答にフラグを付けます。
- スクリーニング質問を使用する: 冒頭にスクリーニング質問をいくつか含めれば、アンケートの対象者の条件を満たす人だけに回答してもらうことができます。
- 外れ値を除去する: どのデータセットにも、顕著な外れ値はあります。顕著な外れ値は、回答ミスやデータの入力ミス、不正確なデータ収集に起因すると考えられるため、除去するのが一般的です。
ターゲット市場からアンケート回答を得る
統計的有意性を高めるもう1つの方法は、できるだけ質の高いデータを入手することです。質問のテーマが理解できない人や、正直に答えない人がいると、その回答によって結果が歪められてしまい、データの統計的有意性が低下します。
それを防ぐためには、アンケートを適切なセグメントに送信する必要があります。新製品をテストしたいなら、すでに使用体験がある人だけに答えてもらいましょう。ターゲット層をできるだけセグメント化し、該当するセグメントにアンケートを送信することが大切です。
正確で信頼度の高いデータが得られるだけの回答者がいない場合は、SurveyMonkey Audienceを利用しましょう。Audienceなら、全世界の数百万という認証済みユーザーの中から、対象セグメントに該当する回答者を選び、すばやくフィードバックをもらうことができます。
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ベストプラクティスを実行して信頼できる結果を集める
いくら努力しても、データが悪ければ優れたデータ分析はできません。良いデータを収集するには、適切な質問をする必要があります。
アンケートの作成時に注意すべき点をいくつかご紹介しましょう。
- 優れたデザインのアンケートを使う: アンケートに質問の総数を表示するといった工夫は、細かいことのように思えますが、回答者を途中で飽きさせないために有効で、完了率の向上に役立ちます。
- 質問を短くする: 言い回しが適切でない、あるいは長すぎるなどの理由で質問文の意味があいまいだと、回答者が混乱して回答の質が低下します。
- 用意されているテンプレートを使う: アンケートテンプレートを使えば、専門家が作成したアンケートを活用することができます。これは、高品質な結果を得るための近道です。
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SurveyMonkeyで有意義な結果を見出す
データの核心を突き止めるためには、統計分析を行う必要があります。中でも重要なのが統計的有意性の計算であり、それによって意味のある結果を引き出すことが可能になります。事業の方向性を左右するようなデータを収集するときは、特に確実さが重要です。
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