叩き潰すことができる基準P値５％の意味とは？

数値の捉え方について
通販実践道場の中で紹介した内容を共有したいと
思います。

ここを理解していないと
CRMやRFM分析などの
概念をお伝えしても結果、
改善ができません、となります。

数値の捉え方は、
３つの手順です。
１） 分母÷分子
２） 前年対比・前月対比
３） 傾向値は？（正比例・反比例・レバレッジ曲線）
がとても大切です。

理由は、傾向値を予測することで
平均値と中央値を出す意識も芽生えます。
その結果、データがどこを中心に分布しているか
理解することが可能になります。

つまり、時系列で確認しないと
単なる数値で良いのか悪いのかを判断することは
できません。

ここをクリアーしていないと
統計までいけません。

その統計って
・役割は？
・何ができるの？

になる訳です。

よって、なんとなく数値データがあるから使う
ではうまく扱っていることにはなりません。

統計を使う理由を知っておくと

すごく統計に対して身近になれ結果的に
数値が好きになれます。

統計の役割は2つです。

1. データの特徴を掴むこと
2. 母集団を推定すること

この二つが重要なんです。

標準偏差を出すことで、
データがどれだけのばらつきを持っているのか
なんとなくわかります。

そして重要なのは
エクセルなどでグラフを作成して可視化する
です。

何ができるの？
は、統計の役割の一つですから
グラフ化して可視化することは
とても重要ですよ。

その結果、アクションまで
実践することができるのです。

そしてもう一つ重要な統計の役割が
母集団を推定することです。

母集団や推定ってそもそも何？
なんですが、

・P値を出す
・有意/有意を判定する

です。

P値とは、確率を意味するprobability
の「P」です。

P値が0.05であれば、起こる確率が5%
P値が0.1であれば、起こる確率が10%
という意味になります。

つまり、わずか5%しか起きないよね？と
いう意味は、
5%発生しているので偶然起こったことではないよね！
という意味です。

何か意味があるのでは？
という問題定義はこのP値の意味するところです。

このことを有意（意味があるから有意）
と呼んでいます。

あるデータをみて、〇より▲の
方が結果は良かったとします。

その場合、▲は優れていると
主張すると、

こんな突っ込みが入ります。

それって、たまたま偶然で
何も意味がないよ？

その突込みに対して・・・。

反論としては、
何、言っているの？

もし、あなたの言っていることが正しいなら
５％しか発生しないよ？
これって、どこが誤差なのか？
これってどこが偶然なの？

このことを統計の世界では
帰無仮説と呼んでいます。

この突っ込みに対して、
反論主張が正しい
となります。

統計的には、帰無仮説は敗北。
よって、主張は正しいとなります。

その境界線のP値が5%未満となって
いるのです。

このようなウンチクが統計で証明する
カタチになっています。

わざと反論しておいて叩き潰すこと
証明スタイルをとっていると
いうことです。

叩き潰すことができる基準がP値５％
と定義されています。