「統計テストを開始するために必要な基本的な概念についての入門」

Introduction to basic concepts necessary to start statistical testing.

定量的な研究デザイン、有意性検定、および異なる統計テストのクラス。

予測可能ながらも予期せぬ一連の出来事を経て、この記事を執筆することになりました。最近、統計的な検定と報告のコースを修了し、学んだ最も有用な統計テストの詳細を説明する一連の記事を書くことにしました。私は、自身の知識を確固たるものにするだけでなく、他のデータサイエンティストが私が非常に役立つと考えるトピックを学ぶのを助けるために、これを行いたいと思いました。

最初の記事は、2つのデータセットからの平均値が統計的に異なるかどうかを判断するために使用される一般的な統計テストであるt-検定についてでした。私はこの記事を書き始めましたが、最初に2種類のt-検定があることを説明する必要があると気付きました。それから、それを説明するためには別々だが関連する基本的な概念を説明する必要があると気付きました。計画した記事の中でこのサイクルは続きました。

さらに、私は新しい記事を書くたびにこれを行う必要があると気付きました。すべての統計テストには同じ基盤となる知識が必要です。この情報を各記事で繰り返すのではなく、一つの信頼性のある情報源を参照する方がはるかに良いでしょう。

そして、この記事が生まれました。次に続く言葉で、統計テストを実施し報告するために理解しておくべき基本的な概念について、簡潔で効果的な入門書を提供しようと試みます。便宜上、概念を研究を開始して終了する際に遭遇する順序で分解しています。それでは、早速始めましょう。

• 「5つのステップで始めるSQL」
• 「AIを使ってGmailの受信トレイをクリアする方法」
• 「PythonにおけるSklearn、Pandas、およびMatplotlibを使ったPCAの概要」

定量的な研究デザイン

研究を設計する際には、考慮すべき重要な詳細がいくつかあります。この記事は研究デザインについてではなく、ベストプラクティスやその背後にある理論の詳細については触れません。ただし、研究のデザインは最終的に必要な統計テストに強く影響を与えるため、次の概念について基本的な理解を持つことが重要です：

• 要因と測定
• レベルと処置

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