マーケティングオートメーション(MA)
2017.4.12
マーケティングオートメーションを成功させるために何より重要なのは、データ量です。ただ、データも何でもかんでも使うのが良いわけではなく、時には使うべきではないデータがあるのをご存じでしょうか?
ノイズのデータが入ってしまうことで結果に悪い影響を与えてしまうことがあります。
地味ですが重要な事なので覚えておいてください。
上記のような考え方の一つに、有意水準があります。
有意水準をもう少し詳しく説明すると、” 帰無仮説(きむかせつと読みます)が正しい場合に、誤って帰無仮説を棄却してしまう確率”を指します。帰無仮説は、有意水準と同じく統計学の用語です。これは、仮説がそもそもなかった、差異はない事を指すものでして、統計学ではH0と書きます。
よって有意水準は、差異がないことを誤って棄却(捨て)してしまう確率の事を指します。
もう少し具体的に話すと、
100円玉を10回コイントスした時に、表が1回しか出なかった場合に、
帰無仮説は、”このサイコロにはかたよりがなく、表が出る確率は50%である。”
というものになります。この仮説は、差異がないことを指す仮説ですよね?
これを棄却する基準が有意確率です。
これを考える時には有意確率のp値を出す必要がありますが、これは別記事にてまたご紹介します。
このp値が有意水準より低ければ、有意にずれていると判断され、帰無仮説を破棄することになるため、これを除外して考えます。
有意水準とは、簡単に言うと統計上は外して考える必要がある基準値のことで、これをはずれたものは外して計算しましょう。
次回は、有意確率について詳しくご説明します。
Deliways内検索Search
カテゴリーCategory