【読書メモ】西内啓『統計学が最強の学問である』5

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統計学が最強の学問である

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西内啓『統計学が最強の学問である』目次マインドマップ

読書メモ

第3章　誤差と因果関係が統計学のキモである

• 誤差を考えないクロス集計表の皮算用

  • A/Bテスト（統計学ではランダム化比較実験）で０.1%の差は出たが…
    →この差は、意味ある差なのか？、誤差なのか？

• カイ二乗検定

  • 意味ある偏りなのか、誤差でもこれぐらいの差が生じるのか、を確かめる解析手法

  • p値：実際には何も差がないのに、誤差や偶然によってたまたまデータのような差が生じる確率
    →p値が小さい場合（慣例的には5%以下の場合）、結果が偶然によって得られたとは考えにくいと判断する

• 適切な比較とは何か？

  • ゴールを考える
    →ビジネスの場合は、利益を出すこと
    →ビジネスにおいて解析すべき指標は、直接的な利益、か、そこに至る因果関係の道筋が明らかな何か

  • データのうち、何が、どのような関係で、利益とつながっているのか、が重要

• 因果関係の向きに注意する

  • p値は因果関係の向きについての情報を与えない

  • 理想的な比較：比較をするものが以外の条件がまったく同じになっていること
    →一時点のデータから因果関係の向きがわからないのは、比較している集団が同じ条件ではないから（=フェアではない）
    →統計学が持っている2つの解決方法：
    ①「関連しそうな条件」を継続調査して、フェアな比較をする
    ②データを取る時点で、データの取り方をフェアにする

感想

ここで紹介されているカイ二乗検定は、独立性の検定ともいいます。書籍内ではp値を求める方法が紹介されていましたが、カイ二乗値を出して帰無仮説（比較している事柄の間に関連性はないという仮説）を棄却する方法もあります。

この本はビジネス向きの本なので、数理統計の話は極力避けているのだと思います。ただ、独立性の検定の解説をしたのなら、偏りが誤差ではなく統計的に有意だった場合の話（オッズ比）の話も聞きたいと思いました。

因果関係については、向きとともに、何が因果関係で、何が因果関係といえないか、も解説していただけるとよいと思いました。