データサイエンス実戦講座［第２回］仮説検定の徹底理解とp値によるリスク対策（前編）

データサイエンス実戦講座の第２回のテーマは仮説検定です。統計学の中でも実務で最もよく使われる手法のひとつで、例えば製品の改良開発が成功か失敗かの二者択一の仮説を立てて、統計学の視点から判定を下します。検定の原理を理解して現実世界の問題解決に活かすためのポイントは次の３つです。①アクションプランとリスク対策の立案・・・検定とは仮説の発生頻度の推定であり、仮説の「真偽」と判定の「正誤」は分かりません。問題解決には「真と偽」×「正と誤」＝４つのケースに対するアクションプランとリスク対策が必要で、これらを立案する方法が習得できます。➁パラメトリック検定とノンパラメトリック検定の併用・・・現実に起こる社会現象や自然現象のデータは正規分布しているとは限りません。このため、母集団に正規分布などを仮定するパラメトリック検定だけでなく、歪んだ分布や外れ値のある分布に適用できるノンパラメトリック検定も必要で…