製造業のIoTスペシャリストを目指そうSeason2（9）

データ駆動社会のAI（人工知能）と統計手法（2/3 ページ）

公開 2019年05月31日 12時00分

著者

IoT検定制度委員会

[TechFactory]

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統計手法でのデータ有効活用の理解

　統計手法には、各種の項目などがありますが、下記は全て表計算ソフトであるExcelで対応可能です。

相関分析：2つのデータ間に関係がどのくらいあるかを分析する手法です。
回帰分析：Yが連続である際に、Y＝f(x)というモデルからYを予測する手法です。
検定（t検定、z検定、F検定）：統計的仮説検定のことであり、仮説が正しいのか否かを検証する手法です。
分散分析：3群以上のデータでその平均の差を、分散をもとに確認する手法

　この中で、「t検定」を使って、AI活用につながるデータ分析の基本的な考えかを理解しましょう。まずは、難しいことはさておき、「t検定」では、「2つの群のデータにおいて、その平均に差があるかどうか」を確認できるくらいの理解で下記の説明を読んでみてください。下記は薬を投与する前と投与した後の数値を表に示し、「t検定」を行った結果です。結果が「大きい場合は差がない」「小さい場合は差がある」ということを示しています。

【1】：前後に全く差がない場合

名前	投薬前	投薬後
A	10	10
B	8	8
C	6	6
D	4	4
E	2	2
F	9	9
平均	6.5	6.5

結果：算出できず
⇒全く、同じデータのため、検定を実施するまでもない

【2】：個々の前後に差があるが平均は変わらない場合

名前	投薬前	投薬後
A	10	9
B	8	9
C	6	7
D	4	3
E	2	1
F	9	10
平均	6.5	6.5

結果：1
⇒最大値＝差がない

【3】：投薬後に結果が上がった場合

名前	投薬前	投薬後
A	10	11
B	8	11
C	6	11
D	4	11
E	2	11
F	9	11
平均	6.5	11

結果：0.01594
⇒効果がある

【4】：投薬後、Aのみが突出して大きな値となった場合

名前	投薬前	投薬後
A	10	1000
B	8	11
C	6	11
D	4	11
E	2	11
F	9	11
平均	6.5	175.8333

結果：0.34953
⇒【3】に比べ平均が大きくなったが【3】に比べ効果は少ないとの結果

　上記は、平均が大きくなっていることから、単純に考えると効果があるという結果が出そうですが、実際には【3】に比べ効果がないという結果になりました。1つだけ大きな値があった場合、その値は信用できないという判断で、全体としての効果は少ないという結果になります（少し詳細を説明すると、この「t検定」ではデータは正規分布に従うという前提のため、異常値とみなされます）。これは、分析には、精度の高いデータが必要ということを表しています。

【5】：【3】のデータを2回繰り返した場合