エクセル分析スペシャリスト対策 #04 - t検定、F検定と一元配置分散分析

今回はt検定・F検定を使った仮説検定について学習していきます。
クロス集計表をカイ2乗検定で検定する方法では質的変数と質的変数の関係性を検定しましたが、今回は質的変数と量的変数の関係を検定する手法になります。

質的変数と量的変数の関係については、以下の3ケースを考えます。

１、2グループの平均値の比較（データが対ではない）
例.顧客の性別で携帯電話使用料金に違いがあるかを検定 → 分散のF検定・平均値のt検定
２、3グループ以上の平均値の比較
例.商品によって売上数に違いがあるかを検定 → 一元配置分散分析
３、2グループの前後比較（データが対となる）
例.添加物を入れる前・入れた後の灯油で燃費に違いがあるかを検定 → １対の標本のt検定

１、2グループの平均値の比較（分散のF検定・平均値のt検定）

2データが対でないケースの場合、まずは2データで同じ分散・標準偏差となるかを検定するF検定を行います。（等分散性の検定）
分散に有意差があるか否かで平均値の検定の仕方を変える必要があります。
エクセルでF検定を行うには、右側確率を求める場合はデータ分析、両側検定を行う場合はF.TEST()関数を使います。

２、3グループ以上の平均値の比較(一元配置分散分析)

原因系が3択以上ある平均値を比較するには、一元配置分散分析という手法を使います。一元配置分散分析は、F検定を3つ以上のデータに行えるように改良された検定手法です。この手法では異なるデータの平均に有意差があるか、すなわち3つ以上のデータの内1つに異なる正規分布に従うデータがあるかを検定できます。

３、1対のデータの平均値の比較(１対の標本のt検定)

燃費の比較の様な、1対の標本を検定する場合はt検定を使います。
Excelの場合、1対標本の検定はデータ分析から行うことができます。

次回は相関・回帰分析について学んでいこうと思います。
相関関係は相関分析、因果関係は回帰分析という手法で検定できるそうです。楽しみですね！