全くブログの更新が今日のデータ解析の方法についての記事を更新しない長い時間は、主にそれはt検定またはカイ二乗検定は、実際の作業で使用することができているかどうかは、原則として統計的仮説検定に基づいていますが、また、Excelと組み合わせて重要な統計的検定の種類に基づいて、非常に使いやすいデータがより説得力にすることができます。 や方法論にして、アプリケーションの例に一貫した原則を維持するために、この記事は、方法を紹介し、例の実用化に専念し、別の記事が存在します。

仮説検定

仮説検定（Humaniy仮説検定）、または（有意性検定）有意差検定と呼ばれるが、全体的な数理統計学では一定の前提に基づいて、サンプルによって推測されます。 基本原理は、全体的な特性に一定の仮定をすることですし、統計的推論のサンプル調査を通じて、この仮定は、推定するために拒否または受け入れられるべきである。 ので、対応する仮定する前に、点検時にして、仮定を前提とした。

H0：帰無仮説や帰無仮説（帰無仮説）、前提条件を確認する必要があります。元の仮説が正しいか、一般的に最初に同定し、有意水準は、帰無仮説を受け入れるか拒否するかを選択します。

H1：対立仮説（対立仮説）が一般的かどうかを命題の帰無仮説である。、帰無仮説が棄却される仮説を受け入れるようにデフォルト。

_{帰無仮説は母集団の平均μは=μ0の場合、人口の代替仮説がμ≠μ0を意味するという仮定に基づいてされている場合は、検査工程では、帰無仮説を受け入れるか拒否すべきであることを確認するには、対応する統計量の有意確率を計算することです。}

T-テスト

T検定（t検定）は、主に人口の平均の間に有意差があったかどうかを確認するために、仮説検定の最も一般的なタイプです。 パラメトリック仮説検定をTは、テストするので、数値データ、サイトの分析での訪問数、ユニークビジター数、滞留時間と注文数の数、電子商取引の売上高の範囲に適用されます。 全体的なフィット正規分布 - T-テストでは、条件を遵守する必要があります。

ここで、t統計量を導入しないと、t-統計量に基づいての計算は、確率的顕著である方法で対応するプレゼンテーションとなり統計クラスの書籍にアクセスすることができますが興味があれば、実際のクエリは、これらの計算ツールは、私たちは完成を助けることができる方法です。 ここでExcelのデータ分析ツールを使用してT検定は、次のとおりです。

オプション - - アドオン - の追加の完了 "分析ツール"をチェックし、 "データ"タブで、Excelのデフォルトでは、私たちは、独自のアドインファイルを追加し、データ分析ツールをロードしませんこのボタンを分析するデータを見つけることが一番右に、あなたは最も一般的なペアのサンプルt-検定は、例えば、eコマースサイトを比較して改訂されたフロントとリアの注文数に有意な差を生み出しT-テストを行うために開始できます。日で、サンプルの改正前と後のデータの10日は、比較する：

最初に確立の前提条件：

_{H0：μ1、平均値の数に等しい毎日の受注の改正前後=μ2;
H1：μ1≠μ2、我々は改正前と後の毎日の注文に等しくないを意味します。}

ペアの2サンプルの分析、テスト結果の出力の平均：Excelにデータを入力するには、Excelのデータ分析ツール、t-検定を使用します。

ディスプレイの右側には少しめまいがわかり、数値の大きさの問題に限り、難しいことではありません、実際には、ビットプロフェッショナルに見える - あなたはその95％の信頼性を検証する必要がある場合は、片側P値は0.00565です。有意水準は、その後明らかに0.00565 0.05未満（1から95パーセント）は有意差があった注文のリビジョン番号の前と後という帰無仮説を棄却。 片側有意確率Pを選択するのではなく、かなりそこに上昇あるいは下降している場合は両側、ウェブ分析アプリケーション環境のほとんどのために、我々は一般的には値の前と後の変化を確認する必要がありますので、一般的には一つしかクラスが存在しますなぜ単に置くことができる - または増強または減少するので、長い片側確率の検査ができるように、リビジョン1097.3以前よりも上記の例では、受注の平均数は、改訂された1240.6のように、我々はこの "より大きい"かどうかを確認する必要が重要です。片側有意確率Pができる場合の懸念で、一方的なテストを残されます。

カイ二乗検定

^{、χ2検定であるカイ二乗検定（カイ二乗検定）、の間に有意差の有無を確認するために使用される2つの集団間の比} カイ二乗検定は、このようなサイト分析などの修飾された製品の2つの確率率との間に企業の生産のための早期に基づくノンパラメトリック仮説検定、ブール値または二項のデータは、コンバージョン率のために使用することができる率のバウンスです。 -すべての比率は前回の記事の比較分析、実際には、測定要因の放棄率の影響に関連するアプリケーションを。 ^{ここでは、あまりにも、有意差の発生前と後のウェブサイトのコンバージョン率を比較するたとえば、コンバージョン率に直接ここで、χ2も同様にχ2統計量に基づいて、照会の重要な確率として計算する方法であるサンプルのリビジョンを導入しない} ：訪問や変換の合計数の訪問数、 "コンバージョン率を計算するために訪問/訪問数の合計数の変換 - ウェブ解析データの3日前後

最初に確立の前提条件：

H0：R ₁ = R _{2、改正フロントとリアの変換速度に等しい。}
H1：R _{1≠R 2は、改正フロントとリアの変換レートは同じではありません。}

実際に、これは4つの最も単純な例の一つNiyitegeka二乗検定は、SPSSを使用せずに（もちろん、SPSSで十分精通しても同様の統計解析ツールを使用することができます）の中間の計算手順を簡素化するために、私はExcelが直接生産に使用対応するセルのエントリの統計情報が自動的にテスト結果を表示することができます限り、テンプレートの単純なカイ二乗検定：

クリックしてダウンロードしてください： カイ二乗検定のサンプル

あなたは99％の信頼レベルを必要とする場合にExcelの水色のセルが入力をサポートし、訪問の元の数を含む訪問し、変換プログラムとテストプログラムの合計数は、95％の信頼レベルは、改正のサポートがある限り、変更するセルは、することができます。

テスト結果を参照してくださいするには？ それが存在しない場合は、実際には、非常に単純な、ただ上記の場合に結果を表示するセルの赤色の "存在"を見て、二つの間の変換レートは、有意差 "があります"、その後セルは "と表示されます。カスタマイズ/ Bテストおよび調整するためにこのExcelテンプレートは、A / Bテストのためにこのテンプレートを使用する "が存在し、他の同様のデータは非常にシンプルかつ簡単に、またはその事実ではありません。

ここに良い、実際には、この資料では、専門家の統計的な視点から、T-テストおよびカイ二乗検定を導入しようとされていない場合は、単に最も単純で、あなたは、これら2つの方法の原理と適用条件を理解したいデータをより説得力のあるように、このようなメソッドを使用する方法は、アプリケーションのインスタンスを囲むように注意を払うように続けてください。

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