こんな人におすすめ：
- Webマーケティング担当者やABテストを行う分析者
- 統計的検定の基礎を押さえたい初心者データサイエンティスト
- 施策改善のために有意差判定を正確に理解したい方
プロンプト例：
「ABテストの結果から統計的有意差を判定するための適切な検定方法の選び方と適用手順を教えてください。p値や効果量の解釈も含めて分かりやすく説明してください。」
プロンプト例の出力結果：
ABテストなどの比較実験で統計的有意差を判定する際は、まず目的とデータの種類に合わせて適切な検定方法を選択します。代表的な方法には、t検定（平均値比較）やカイ二乗検定（割合比較）、ANOVA（複数群の分散分析）などがあります。
判定の基本指標はp値で、通常0.05未満であれば帰無仮説（差がない）を棄却し、有意な差があると判断します。ただしp値だけでなく効果量も評価し、差の大きさや実用的意義を考慮することが重要です。
判定手順は以下の通りです：
1. データ収集と整理：十分なサンプル量を確保し、対象指標を明確にする
2. 仮説設定：帰無仮説と対立仮説を設定
3. 検定の選択と実施：目的に応じて適切な統計検定を選ぶ
4. 結果の解釈：p値と効果量を確認し、結論を導く
また、専門知識がなくてもオンラインの有意差検定ツールを活用すれば、簡単に判定できます。これにより、ABテストの信頼性を高め、効果的な施策改善が可能になります。
