- こんな人におすすめ：
- データ分析やマーケティングで科学的根拠に基づく判断を行いたい方
- 研究者や学生で統計的仮説検定の基本を学びたい方
- ビジネスにおける仮説検証プロセスを理解したい企画担当者
プロンプト例：「仮説検証に使われる代表的な統計手法と、それぞれの特徴や適用例をわかりやすく説明してください。」
プロンプト例の出力結果：
- 統計的仮説検定は、母集団の特定の仮説（帰無仮説）を検証するための手法で、以下の手順で行います。
①仮説の設定（帰無仮説と対立仮説）
②有意水準の決定（例：5%）
③検定統計量の計算とp値の算出
④結論の導出（帰無仮説の棄却または採択） - 代表的な統計手法としては、
・t検定（母平均の差の検定、2群間の比較など）
・カイ二乗検定（カテゴリーデータの独立性検定）
・分散分析（ANOVA）（3群以上の平均比較）
・回帰分析（変数間の関係性検証）などがあります。 - 利用例として、マーケティングで広告効果の有無を検証したり、学術研究で理論が正しいかをデータで支持・否定したりする際に用いられます。
- 統計的検定では、「帰無仮説が正しいとき、この結果が偶然に起こる確率（p値）」を評価し、有意水準より小さい場合に帰無仮説を棄却します。これにより仮説の裏付けや否定の科学的根拠となります。
