統計的解析を行う上で重要なこと④

コラム

統計的解析を行う上で重要なこと③の続きです。

『目的』を定め『手法』を選択し、『データ収集』した後は手法に則ってデータを加工して、解析した結果を考察する必要があります。

この考察という段階は、統計における分析において、もっとも重要なものです。

かつ、最も方法論があやふやな段階でもあります。

今回の考察、この段階でのポイントは、

『統計の結果を是とするか、非とするか』

です。

それでは始めましょう!

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予想と分析結果を照合しよう

そもそも、統計による分析結果はある確率をもって導き出されるものなのに、なぜ考察が必要なのでしょうか。

皆さん、統計的手法を扱う上で、

「統計的手法にとりあえず当てはめたら、今まで分からなかった意外な事実が分かるはずだから、調べる対象についての知識はそれほど重要ではないのでは?」

と思っていたりしませんか?

もしそう考えているのであれば、それは間違いです。

これまで『統計的解析を行う上で重要なこと』シリーズで言及してきましたが、目的から扱うべき手法を選択しているので、手法を経て導き出された結果は、あらかじめ予測されたものになります。

例えば

・集団AとBは等しいのか否か(→2択)

・要因A,B,Cのいずれが、結果Yに大きな影響を与えているか(→4択)

・集団Aの代表値は特定の数値と等しいのか否か(→2択)

等々分析する前に、出るべき答えは絞られているのです。

つまり統計的手法で、まったく予想していない結果が出ることはありません。

そして、この答えの予想をする場合、おそらくこちらの答えだろうというアタリを意識、無意識に関わらず皆さんつけるものと思います。

そして、このアタリと統計による分析照らし合わせこそが、この最後の『考察』なのです。

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汎用知識と専門知識のせめぎ合い

そして、この照らし合わせで必要になってくるものが

①統計的手法への理解度(汎用知識)

②分析対象への理解度(専門知識)

になります。

そもそも先ほどの”アタリ”をつけるためには、分析対象への専門知識が必要不可欠です。

専門知識とは例えば、

製造現場であれば、機械や生産する製品の

技術であれば、開発、研究対象への

営業であれば、顧客、業界への

ものです。専門知識が全くなければ、何を分析すれば良いのかも分かりませんし、当然答えにアタリをつけることも出来ません。

 

統計による分析では、この専門知識からのアタリと統計知識からの分析結果の食い違うが頻繁に発生します。

そのような場合、

「統計が絶対正しい」

「いや、統計が絶対間違っている」

という対処をしてはなりません(やりがちですが・・・)

このような場合は、生データを確認したり、グラフ化したりして視点を変えながら確認していきましょう。

また、例えば統計の範疇では有意差なしという結果でも、当該の分析対象、分析分野では致命的な差であるという場合もありますので、なぜ有意差なし等の結果をその分析手法が導き出したのか検証しましょう。

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まとめ

統計は確かに非常に便利なツールですが、数式で構築されているので、油断するとブラックボックス化してしまいがちです。

どれだけ慎重にデータを取ったり、分析手法の選択をしても

「もしかしたら、何か間違っているかも」

という疑いを持って望む方が、致命的な間違いに至りにくいと思います。

 

皆さんもこれまで紹介した4つの重要事項を押さえながら、慎重に統計的手法を扱ってください。

 

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