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マーケティングオートメーション開発で考慮しておくべき、有意確率とは？

以前の記事で有意水準についてご紹介しましたが、

そこで出てきた有意確率について本日はご紹介致します。

これは、統計学的仮説検定においては非常に重要な概念となります。マーケティングオートメーション等で統計学的手法を使う場合はぜひとも理解して頭に叩き込んでくださいね！

有意確率とは？

有意確率とは、帰無仮説を棄却する確率（基準）のことです。統計学では、それぞれ下記のような表記をします。

帰無仮説：H0(仮説がそもそもなかった、差異はない事を指します)

統計量：T（確率変数のこと。確率変数とは、ランダムな実験を行った際に得られる結果を表す変数を指します。）

p値：実際にデータから計算されたT0よりも、極端な値を取る確率を指します。ここでいう極端は、片側測定と両側検定という２つの検定方法それぞれで異なります。

これが通常5%もしくは1%以下であればよしとすることが一般的です。

有意確率はどうやって出せば良いのか？

有意確率の出し方ですが、

・ツールが使えるのであれば、統計分析ツール、例えばSPSSのようなものを使ったり、R、Pythonなどを使うのが簡単です。手で計算するのはかなり面倒そう。

ちなみに、エクセルでも頑張れば有意確率が出せるようです。ツールがないしプログラミングも出来ないけど有意確率出したいよーという方がいたら、下記を参照してみてください。

http://imnstir.blogspot.jp/2014/04/p.html

統計分析ソフト、RとPython、SPSSの違いは？

Rとは、フリーで使えるオープンソースの統計分析向けのプログラミング言語です。1996年からあるようです。結構昔からあるんですね。

Pythonは統計分析向けというわけではなく汎用的なプログラミング言語です。Googleが主要言語にするなど、注目されている言語でもあります。統計分析用に作られたライブラリが何種類かあり、こちらを使う形になります。

SPSSはIBM社の製品です。これは上記２つの言語とは違って有料ですが、GUIを使ってポチポチパーツをつないでいくだけで分析ができます。非エンジニアでも簡単に使えます。

まとめ

有意確率とは、その値を採用すべきかを判断する数字です。エクセルを使っても出せますが、ツールが使える方はツールをぜひ使ってくださいね！