初心者向け必見の統計的手法入門！データ分析に必要な基礎知識
現代社会では、データを効果的に分析・活用する能力が求められています。そんな時に統計的手法を用いてデータを分析することが重要となってきます。本記事では初心者向けに統計的手法の基礎知識を紹介し、データ分析の入門として役立つ情報を提供します。データ分析に挑戦したい初心者の方は、ぜひ本記事を参考にしてみてください。
また、書籍で学びたいという方は、過去記事「分析したら何か分かるでしょ？という人にこそ読んで欲しい「データ分析プロジェクトの手引」」を読んでみてください。
データの収集と前処理
データの収集と前処理は、データ分析において重要なステップです。正しい収集と前処理の手順を踏むことで、分析結果の精度をより高められるようになります。以下では、データの収集方法と前処理について説明します。
データの収集方法
データを収集する際、まずはデータの種類と収集方法を明確にする必要があります。データの種類は、例えば以下のようなものが挙げられます。
・実験結果
・アンケート回答
・ウェブサイトのログファイル
データの収集方法は、データの種類によって異なります。実験結果の場合は、実験条件や測定方法、サンプルの選択方法などが重要となります。アンケート回答の場合は、設問の選択や回答者の選択方法、回答の信頼性などを考慮する必要があります。ウェブサイトのログファイルの場合は、ログの解析方法やデータの精度などが重要になります。
データの前処理とクレンジング
データの前処理は、データ分析において最も時間がかかる作業の一つです。前処理には、データの欠損値処理、外れ値の除去、異常値の検出、データのスケーリング、ダミー変数の作成などが含まれます。
データのクレンジングは、前処理の一つの手法であり、データに含まれる誤りを検出し、修正することを目的とします。例えば、データが誤って入力されている場合や、入力漏れがある場合、重複がある場合などが挙げられます。これらの誤りを修正することで、データの正確性を高めることができます。
データの可視化
データを可視化することは、データ分析において非常に重要です。可視化によって、データのパターンや傾向、異常値などを見つけることができる等のメリットが得られます。以下では、データのグラフ化、ヒストグラムと密度グラフ、散布図について説明します。
データのグラフ化
データをグラフ化することで、データの特徴を簡単に把握することができます。グラフ化の方法としては、棒グラフ、折れ線グラフ、円グラフなどがあります。棒グラフは、カテゴリー別にデータを比較するために使用されます。折れ線グラフは、時間や連続的な変数の変化を表すために使用されます。円グラフは、カテゴリー別のデータの割合を表示するために使用されます。
ヒストグラムと密度グラフ
ヒストグラムと密度グラフは、データの分布を視覚的に表現するために使用されます。ヒストグラムは、連続的な変数を一定の幅で区切り、各区間におけるデータの頻度を棒グラフで表現します。密度グラフは、ヒストグラムのスムージングバージョンであり、データの分布をより滑らかに表現します。ヒストグラムと密度グラフを組み合わせることで、より詳細な分布の情報を得ることができます。
散布図
散布図は、2つの変数の関係性を可視化するために使用されます。1つの変数をx軸に、もう1つの変数をy軸にプロットし、各データポイントを点で表現します。散布図によって、2つの変数の間に相関があるかどうかを確認することができます。また、異常値や外れ値の発見にも役立ちます。
統計的推論
統計的推論は、サンプルから得られた情報を元に、母集団についての情報を推論する方法です。以下では、母集団とサンプル、中心極限定理、統計的仮説検定について説明します。
母集団とサンプル
母集団とは、研究の対象となる全ての個体や事象の集合です。母集団から得られる情報を分析することで、全体についての特徴や傾向を理解することができます。しかし、母集団を直接調査することは困難な場合があります。そのため、母集団の代表となる一部の個体や事象を抽出したサンプルを調査することが一般的です。
サンプルは、母集団から抽出された部分集合であり、母集団の特性を推論するための重要な情報源となります。ただし、サンプルのサイズや抽出方法が適切でない場合、推論の信頼性が低下する可能性があります。
中心極限定理
中心極限定理は、サンプルサイズが大きくなると、サンプルの平均値は正規分布に従うという定理です。この定理により、サンプルの分布がどのような形であっても、サンプルサイズが十分に大きければ、サンプル平均の分布は正規分布に近づくことが予想されます。これは、サンプル平均の信頼性を高めるために重要な考え方であり、統計的推論において広く用いられています。
統計的仮説検定
統計的仮説検定は、サンプルから得られた情報を元に、母集団についての仮説を検証する方法です。一般的には、帰無仮説と対立仮説の2つの仮説を設定し、サンプルから得られたデータを用いて帰無仮説を棄却するかどうかを判断します。帰無仮説が棄却された場合、対立仮説が採択されます。この方法によって、データに基づく客観的な意思決定を行うことができます。統計的仮説検定には、有意水準やp値などの指標があり、これらを用いて仮説の検証を行います。
以上が、統計的推論についての記事の例です。統計的推論は、データ分析において非常に重要なステップであり、正しい方法を用いることで信頼性の高い結果を得ることができます。
