データで意思決定できる人になる：Python×A/Bテスト統計解析入門

この講座では、t検定をなんとなく使うから自信を持って使い分けるレベルに引き上げます。Pythonコードとシミュレーションを通じて、数式に頼らず直感的に統計を理解できるよう設計されています。こんな方におすすめA/Bテストの結果を正しく解釈して、ビジネス判断に活かしたいマーケター・データアナリスト統計学は学んだことがあるが、実務での使い分けやサンプルサイズ設計に自信がない方p値って何？と聞かれたとき、自分の言葉で説明できるようになりたい方数式よりコードとグラフで直感的に理解したい方この講座で得られることp値の正体をサンプリングの偶然という観点から正確に説明できるt検定3種（1標本・独立2標本・対応あり）をビジネスシナリオに応じて使い分けられるテスト開始前に必要なサンプルサイズと日数を逆算して設計できる効果量（Cohen's d）を使って統計的有意とビジネス的に意味のある差を区別できる検定結果…