「検定・推定」とは、キーワードからわかりやすく解説

1. 「検定・推定」とは

有限のサンプルで有意差の判定、平均値、標準偏差などの全体を判断する時は、絶対的な真実はなく、あるリスクを持つ必要があります。統計的に危険率を決めて判断する事を検定、ある範囲を設定する事を推定と呼びます。

2. 統計学と「検定・推定」

統計学はデータを数量化して母集団の特徴や傾向を分析したり、母集団からサンプルを抜き取り、この中から母集団の特徴を推測する科学的な学問です。

統計学は大きく記述統計学(descriptive statistics)と推測統計学(inferential statistics)に分けられ、前者は大量の数量データから母集団の性質を記述します。集団の大きさや、平均値、標準偏差の統計量を読み取り性質を把握するもので、統計学の歴史的に最も早く発達しました。

一方の推測統計学は、母集団から抜き取った標本を使って母集団そのものの特徴を推測します。一般的なデータ分析では、限られた標本数しか得られないケースが多いため、一般的に統計分析を行う場合はこの推測統計学が用いられます。

有意差検定と区間推定は、後者の推測統計学の中核を成す手法です。統計的有意差検定とは、一定の確率の元で◯×判定を行うもので、言わば定性分析評価です。一方の推定は◯×の度合いがどの程度なのかを量的範囲で推定するもので言わば定量分析評価になります。

3. 「検定・推定」の目的

検定推定の目的は、ある仮説が正しいかどうかを統計的に判定するものです。統計ですから間違っている可能性がありますので、その判定基準を予め決めておき（一般的にはP値：5%）客観的に判断する方法です。統計的仮説検定を活用することにより、無駄なサンプル収集を防止でき、結論を先延ばしせずに効率よく最終判定に辿り着くことができます。

統計学を学ぶ最大の利点の一つは『効果と誤差』についての理解ができることです。逆に言えば改善アクションを行った時、効果と誤差を区別出来なければ、それが意味があるアクションなのかどうかを正しく判断することが出来ません。

例えば改善を行い検証試験を行い以前より平均値が3%良くなった、しかし、その平均値は以前と同じ条件でも何度か試行を繰り返していれば、時々生じる程度の変化では無いのか、所謂ばらつきの範囲内では無いのか、という疑問に行き着く事も珍しくないのでは無いでしょう。これを疑問に思うか、疑わず効果があったと信じこんで先に進むかは大きな違いです。

条件変えてテストを行った時、それが従来条件でも生じうる誤差範囲の変化なのか、新しい条件故の効果なのかを科学的に判断する手法を知らなければ、自信を持って判断が出来ないと思います。この疑問に答える基本となる手法が『統計的検定、区間推定や分散分析』なのです。