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A/Bテストで「Bが勝った」「有意差が出た」と早く結論しがちな現場の言い回し。サンプルが少ないと偶然のばらつきで勝った気になる。何が間違いか・何をすれば良いか・最小検証の型を整理します。

データ分析に統計学は必須？難しい数式は一旦置いて、平均、中央値、標準偏差など、データの特徴を掴むための基本的な統計指標とその意味を直感的に解説します。

「相関関係」と「因果関係」は異なります。因果推論は、データから真の原因を見つけるための重要な分析手法です。初学者にもわかりやすく、相関と因果の違い、因果推論の基本手法、実践的な応用例まで解説します。

不確実性を扱うとき、直感と数式がズレると判断が壊れる。相関と因果の混同、平均の罠、サンプルサイズ・p値の誤解、シンプソンのパラドックスなど、現場で起きやすい統計ミスを整理し、判断基準と最小検証の型を提示します。

「平均単価が上がった」「平均滞在時間で比較しよう」— 平均だけ見ると外れ値や分布の歪みで実態を見誤る。単価・滞在・工数で何が間違いか・何をすれば良いか・最小検証の型を整理します。

「Aが増えたらBも増えた。だからAが効いている。」は相関であり因果ではない。マーケ施策で起きやすい言い回しと、何が間違いか・何をすれば良いか・最小検証の型を整理します。