プレミアム顧客比率を分析するための1-SPテスト

データ分析の領域では、統計的な仮説検定に基づいて合理的な意思決定をすることが重要です。このガイドでは、Excelを使用して割合値の片側仮説検定を行う方法を説明します。プレミアム顧客の割合を分析する調査を例に、Excelで重要な統計計算を行い、それらの洞察を効果的に活用する方法を学びます。

主要な気づき

• Excelの特定の式を使用して、一方の割合値を計算します。
• 仮説検定は、統計的に仮説の妥当性を確認するためのものです。
• 正しい結論を導くためには、帰無仮説と対立仮説を正しく定式化することが重要です。

段階的手順

初期状況の分析

テストの開始時に、初期状況を明らかにする必要があります。調査によると、プレミアム顧客の割合は28％だという結果が得られました。異なる顧客獲得施策が講じられた後、この値が有意に増加したかどうかを調査したいと考えています。まず、ソースから課題の記述を読んでください。

仮説検定の導入

統計的な仮説検定により、仮説の妥当性に関する意思決定を行うことができます。帰無仮説（H0）と対立仮説（H1）を定式化します。伝統的には、帰無仮説は、現在の割合値が0.28のままであることを示すために定式化され、一方、H1はこの値が増加したことを示します。

定式化とパラメータの明確化

仮説を明確に定義することは重要です:

• H0: θ ≤ 0.28
• H1: θ > 0.28 このアプローチを使用して、テストしたい内容を明確に区別できます。

元データの準備

計算を開始する前に、元データを処理する必要があります。データにフィルターが適用されていないことを確認してください。完全なデータが取得されることを確認するために、すべてのフィルターを削除してください。

プレミアム顧客のカウント

それでは、プレミアム顧客の数を数える時間です。これはExcelの「COUNTIF」関数を使用して行うことができます。この式を使用するには、条件の範囲と「プレミアム」のタイプを定義してください。

サンプルデータを入力

プレミアム顧客の数をカウントし、164という値を取得した後、これが500人の全顧客数に占める割合を計算できます。

検定統計量の計算

仮説の標準誤差を計算します。これには、以前に学んだアプローチを使用して、標準偏差を取得します。

仮説の検定

ここで、コンピューターで生成されたテスト結果を比較する必要があります。正規分布表を使用して、臨界値を決定します。この場合、5％の臨界値は1.64に設定されています。

比較と決定

検定統計量を臨界値と比較してください。検定統計量が量子値よりも大きい場合、帰無仮説を棄却できます。ここでの結果は2.39で、1.64よりも大きいため、プレミアム顧客が有意に増加したことを意味します。

結果の最終確認

テストにより、プレミアム顧客の割合がサンプルで増加するだけでなく、結果が母集団にも拡張可能であることが示されます。

要約

このガイドでは、Excelを使用して、比率の単側検定を行う方法を学びました。全体の方法論は、仮説の表現、検定統計量の計算、および結果の解釈について教えてくれます。常にクライアントとデータに適したテストを行うことに注意してください。