9章：データの品質
9章のポイント
誤差とは何か
質のよいデータとは？
標本抽出
無作為抽出（ランダムサンプリング）
標本のサイズ→大数の法則
実験（調査）のときの注意
誤差とは何か？
観測値（データ)は真の値と誤差からなる
観測値＝真の値＋誤差
誤差には「偏り」と「偶然誤差（ばらつき、残差とも言
う）」
の2種類がある。
観測値＝真の値＋偏り＋残差
＝真の値
＋（平均値ー真の値）
＋（観測値ー平均値）
誤差とは何か？（２）
偏り：
調査の際の不適切な質問のしかたや測定
機器の狂いなどでシステマティックに真の値
からずれた観測値を生み出す。
偶然誤差
観測の際に偶然に生じる誤差によるばらつ
き→標本が大きければだんだん小さくなる
質のよいデータとは？
データに偏りがない（正確なデータ）
偶然誤差が少ない（精密なデータ）
標本とは
対象とする集団の性質を調べる際に、集
団全体をすべて実験（調査）することは不
可能なので、ランダムに標本（サンプル）
を抽出する。
標本抽出で重要なこと
無作為抽出
母集団の特定の下位集団のみに偏らない
ように名簿から無作為に抽出する
標本集団の代表性
標本のサイズ
標本が大きくなればなるほど偶然誤差に
よる影響が少なくなる→大数の法則
ただし、実施上の制約から無駄に大きい
サンプルにすることは好ましくない。
調査・実験の際の注意
インフォームド・コンセント
質問の仕方、実験の教示で被験者を特定
の回答へ誘導しない
→偏りをなくす
10章：クロス集計票と仮説検定
推定
標本から得られた結果に基づいて母集
団の性質はこうであるというように推論
する。
現在の大学生の数学の学力は平均的に
どれくらいであろうか？
有権者の中で現在の総理大臣を支持して
いる人の割合はどれくらいであろうか？
統計的推論
データ分析を行う目的
データのもつ情報から一定の統計的推論
（判断）を導くことである。
統計的推論には二つのタイプがある。
推定
仮説検定←今日の話の中心はこちら
仮説検定
母集団の性質について仮定したある事柄
（命題）が正しいかどうかを標本について
調べた結果から判定すること。
⇒偶然誤差を除外しても命題が正しいか
どうかを判定する。
現在の高校生の学力は、５年前の高校生の
学力に比較して低いといえるだろうか？
男性と女性で平均初任給が異なるだろう
か？
仮説検定
標本抽出
計測
標本
データ
母
集
団
「命題が集団全体にとって正しいだろうか？」
統計処理
仮説検定
情報
命題
考察
「たぶんこういう性質があるといえるだろう」
仮説検定による判断ー事例①
あるデパートでは、販売キャンペーンの
ために1年間に何万通ものDMを出して
いる。
従来の方法では、DMに対する顧客の
反応率は10％（受注の割合）であった。
このデパートの経営者は、ダイレクト・
メールの方法を新しい方法に変えて効
果（反応率）を高めることはできないか
と考えている。
事例①つづき
そこで、試験的に1000人（標本）に新しい方法
でD Mを発送してみることにした（例えば、イン
ターネットを利用する方法など）。
その結果によって新しい方法が効果的である
と判断されたならば新しい方法に切りかえるこ
とにする。
事例①つづき
では、新しい方法を用いて1000人に送っ
た結果がどれくらいあったら、新しい方法
は効果的であったと言えるだろうか？
ちょっと考えてみよう。
ヒント：従来の方法の反応率は10％
事例①つづき
仮に反応率が10％以下、つまり受注数が1000
人のうち100人以下であるならば、新しい方法
が従来の方法よりも効果的であると思わない
だろう。
それでは、受注が102人ならば？反応率は
10.2％であるから10％よりは高いがこの程度
ではまだ新しい方法が効果的であると断言は
できない。
では、150人ならば？250人ならばどうだろう
か？
事例① つづき
通常、受注が多くなればなるほど新しい方
法が効果的であると認める方向に判断が
傾いていくだろう。
10％という従来の方法では、反応率が
25％ （1000人のうち250人の受注）という
数字を出すことは難しい（可能性は少な
い）と思うからである。つまり新しい方法の
効果があると判断するだろう。
統計的な仮説検定へ
先ほどの事例では、新しい方法に対する反応率
が従来の方法の10％よりも上に大きく離れるほ
ど新しい方法が従来の方法より効果的であると
考えた。
では、具体的にどこを境界にして、すなわち受
注がいくら以上であったら新しい方法が効果的
であるとし、従来の方法から新しい方法へ切り
かえるのだろうか？
統計学では、経営者の“直感”ではなく、客観的
な基準、ルールに基づき仮説検定を行う。
仮説設定のルール
仮説は二つ設定する！
棄却したい仮説を帰無仮説とする。先の例では、
「新しい方法と従来の方法には違いがない」。
帰無仮説では、データの差は全て偶然誤差であっ
て実質的な差はないと考える。
帰無仮説の反対の仮説（証明したいと思う仮説）を
対立仮説とする。先の例では、「新しい方法は、従
来の方法に比べて効果が高い」。
棄却したい仮説を正しいと仮定した上で、検定を行
う。自分にとって不利な条件にすることがポイント。
これは、背理法の考え方に由来する。
仮説検定の論理：背理法
＜背理法の考え方＞
命題「りんごは赤い」
赤いりんごをたくさんもって来ても、命題を証明
することはできない。
しかし、「りんごは赤くない」例を一つでも示せれ
ば、例えば青い（赤以外の）りんごをもってくれ
ば、命題を否定できる。
この場合、帰無仮説は「りんごは赤くない」、対
立仮説は「りんごは赤い」
背理法の考え方
帰無仮説がただしいとき、このようなデー
タの特性をもつ標本が現れる確率はどの
くらいか？
母集団から100回標本抽出をしたとして、
この標本のような結果がでる確率は非常
に少ない
もともとの仮説が間違っていたと結論
帰無仮説を棄却
クロス集計表とモザイク図
アメリカの自動車製造業のマーケティング
戦略立案 教科書166P
年齢、性別、未婚・既婚別と所有する自動車
のタイプについての情報を分析する。
Databookフォルダの中の“Carpool.jmp”とい
うサンプルデータをロード
“Analyze”から“Fit Y by X”を選択
変数の指定
“Analyze”から“Fit Y by X”で、Yに「自動車のタイプ
（Type）」とXに「未既婚の別（Marital Status)」を指定し
てみよう。
※X、Yがともに名
義尺度又は、順序
尺度の場合は、自
動的にモザイク図
とクロス集計表が
表示される。
表示結果
モザイク図
Y軸を自動車のタイプでをX軸を未既婚の
比率で分割し、色分けしている。
クロス集計表（分割表）
二つの変数群の同時分布を表で表したもの。
カテゴリー別のデータの数値的な情報が得ら
れる。
より詳しく見るために、％表示をしたい場合は、
“Crosstabs”右側の三角形の印から
“Col%”(縦方向）、“Row%”(横方向）、
“Total%”(全体）を選択する。
表示結果の読み取り
既婚と未婚では
選ぶタイプが違う。
既婚の多くは、
ファミリータイプの
車を所有している！
クロス集計表で
読むと数値的に
理解できる
仮説検定（1）
モザイク図及びクロス集計表によって得られた
データを数値的、視覚的に要約して考察した。
その考察を、標本が偏りなく取られたとして、集
団全体(母集団）の状況の推測として利用しても
よいだろうか？
ある調査で得られた標本のモザイク図及びクロス集計表では、未既婚別で
自動車のタイプが異なることが分かったが、それを全体に当てはめてもよ
いのだろうか？単なる標本誤差による偶然の結果の可能性は？
仮説検定（2）
標本抽出
計測
標本
データ
母
集
団
「命題が集団全体にとって正しいだろうか？」
統計処理
仮説検定
情報
命題
考察
「たぶんこういう性質があるといえるだろう」
仮説検定の論理（1）
■命題の正しさを証明するために、２つの仮説を用意する
帰無仮説（null hypothesis)：H0棄却したい仮説
命題がまったく正しくないという状態を考える。
例； 「未既婚と車のタイプは関連がまったくない」
対立仮説(alternative hypothesis)：H１帰無仮説と反対の仮説
命題の程度は分からないが、帰無仮説が誤りならば、
必ず対立仮説は正しいと考える。
例；「未既婚と車のタイプは関連がある」
⇒統計学は背理法の考え方を採用している。
仮説検定のステップ
ステップ1：命題を立てる
ステップ2：帰無仮説、対立仮説を立てる
（ステップ3：仮説検定の手法の選択）
ステップ4：有意水準を設定
ステップ5：検定を実行（統計統計量、Ｐ値を計算）
ステップ6：帰無仮説の棄却/棄却しない⇒結論
P値<有意水準:帰無仮説を棄却⇒命題は正しい
P値>有意水準：帰無仮説を棄却できない（採択）⇒
標本数、分析方法などの見なおし⇒命題は正しくな
い、再調査の結論
有意水準（α）
有意水準α とは、仮説検定において帰無仮説を棄却す
る基準となる確率であり、 危険率とも言う。
有意水準は任意に設定する。通常、５％、１％など
を使う（α＝0.05、0.01）。
結論をより厳密にしたい場合は1％の値を用いる
例えば、有意水準5％であれば、標本抽出による同じ調
査を同じ母集団から異なる標本で100回繰り返したとき
に、誤って帰無仮説を棄却する回数が平均5回はおこる
という水準←第一種の誤りの危険率と同じ
P値（有意確率）
Ｐ値は、帰無仮説Hoが真として標本が、その
ような母集団から得られる上側（外側）確率
検定統計量（P値に対応する）を計算して、有意水
準αに対応する値と比較←伝統的な方法
あるいは、Ｐ値とαを直接比較←最近の主流
有意水準αとｐ値から帰無仮説を棄却するかど
うかを決める
P値≦α :（OR 統計検定量＞ αに対応する値）
⇒帰無仮説を棄却
P値> α： （OR 統計検定量＜ αに対応する値）
⇒帰無仮説を棄却しない
検定統計量
検定統計量とは
仮説検定の種類により、検定統計量は異なる
母集団に関する統計的仮説を評価するための数値
で、母集団から抽出された標本データから計算され
る。P値は、検定統計量と対応関係にある。
クロス集計表の検定（カイ二乗検定）の場合は
カイ二乗値（χ 2）が検定統計量
カイ二乗値は、自由度{（横のセル数-1）×（縦のセ
ル数-1）}によって決められる 分布（χ 2分布）に従う
ことが分かっている。
カイ二乗分布
例：自由度3のカイ二乗分布
ｐ値≦α帰無仮説を棄却なので、αが1％の時
（青）は帰無仮説を棄却する。しかし、5％の
時（緑）は棄却できない。※面積が確率。
α＝0.05
P値
α＝0.01
検定統計量
カイ二乗値
クロス集計の検定①
クロス集計の検定（カイ二乗検定）
質的データにおける二群間の関係性を調べるため
の仮説検定の手法
結婚ステイタス
自
動
車
の
タ
イ
プ
既婚
未婚
小計
ファミリー車
119
36
155
スポーツ車
45
55
100
仕事車
32
16
48
小計
196
107
303（総計）
クロス集計の検定②
帰無仮説、対立仮説の設定
検定手法の選択
帰無仮説：未既婚の別と自動車のタイプは無関係
（独立）である。
対立仮説：未既婚の別により自動車のタイプに差が
ある。
質的データの関係性を見るのでクロス集計の検定
（独立性の検定）を行う
有意水準の設定
5％とする。a=0.05
クロス集計の検定③
検定統計量の計算と検定の実行
χ 2＝ Σ（観測値-期待値）2
期待値
•
未既婚別と車のタイプの例では、 χ 2 ＝26.963
カイ二乗値は、自由度{（横のセル数-1）×（縦のセル数-1）}のカイ
二乗分布に 分布に従うことが分かっている。
∴この例では、自由度2のカイ二乗分布に従う。
★最近は、統計ｿﾌﾄが自動的にP値を計算してくれるので数表を使う
必要はなくなりつつある。
JMP－INも計算してくれるので、手計算する必要はない
クロス集計の検定④
帰無仮説の棄却/採択の判断
カイ二乗分布表で自由度2、有意水準5％（a=0.05）に対応
する値をみると、5.9914である。
5.9914＜26.963なので帰無仮説は棄却できる。
JMP－INの結果をみると、P値が＜0.0001と記載されており、カイ二乗
分布の数表を見て検定統計量を比較する必要がないことが分かる。
つまり、P値は＜0.0001なので、有意水準が5％（a=0.05)であっても、1％
（0.001）でもｐ値<αになり帰無仮説を棄却できることが分かる。
クロス集計の検定⑤
Carpoll.jmpのデータの表示結果をチェック
PearsonのProb>ChiSq
を見る。統計量から計算されたＰ値
Χ二乗値
未既婚と車種は統計的に
関係がある
Ｐ値が.0001以下で
あることが分かる。
つまり、1万に１回も
無関係であるような
標本は得られない。
有意水準が5％でも1％で
も帰無仮説は棄却される
余裕のある人は①計算式
カイ二乗値の手計算をしてみよう
χ 2＝ Σ（観測値-期待値）2
期待値
期待値
カイ二乗値
一般に、変数群間に関連がある場合（帰無仮説が棄却できる）は、カイ二乗値は大きな値になる。
余裕のある人は③表の見方
B1
A1
A2
：
Ai
：
Ak
合計
B2
...
Bj
O1j
O2j
：
Oij
：
Okj
n・j
Oi1
Oi2
...
n・1
n・2
...
観測値⇒
期待値⇒
×
÷
...
Bm
合計
...
Oim
...
n・m
n1・
n2・
：
ni・
：
nk・
n
余裕のある人は②計算例
式はややこしそうだったが、実は簡単
例えば、男性と女性と免許の有無に差があ
るかどうかを見てみよう。
カイ二乗値＝{4-（5*6/13）｝2/ （5*6/13） +｛2-（8*6/13）｝2 /
（8*6/13）+｛1-（5*7/13）｝2 / （5*7/13） +｛6-（8*7/13）｝2 /
（8*7/13）＝37.452
あり なし 合計
4
2
6
男子
※自由度1のカイ二乗分布に従う。
この場合、有意水準5％で棄却される。 女子
1
6
7
5
8
13
合計
検定結果からの結論の導き方
帰無仮説が棄却できる（ｐ値≦α）
帰無仮説が棄却できない（ｐ値＞α）
積極的に命題（対立仮説）の正当性を主張できる
対立仮説が誤っているとは必ずしも言えない
標本の大きさやデータの品質（誤差のばらつきや偏
り）に依存
標本を大きくしたり、調査、実験方法の改良の必要
がある。
つまり、今あるデータだけでは何も言えない
検定結果と命題が真であるかは別
知見にあった（一般常識に照らして）結論を導く
検定における2種類の誤り①
第1種の誤り
帰無仮説が正しいのに、棄却してしまう可能性
有意水準αは第一種の誤りが起こる可能性と同じ。
第2種の誤り
帰無仮説が正しくないのに、棄却しない（採択）する
可能性。βで表されるときもある。
母集団の平均や分散、標本数が分かっていないと
第2種の誤りをおこす確率を計算することはなかな
かできない。⇒深い統計知識が必要。
そのため、容易に決定できる第一種の誤りを基準
に検定できる仮説を設定している。
検定における2種類の誤り②
帰無仮説を棄 帰無仮説を棄
却する
却しない
帰無仮説が
真である
第1種の誤り
（α）
正しい判断
帰無仮説が
偽りである
正しい判断
第2種の誤り
（β）
© Copyright 2024 ExpyDoc
