Ｔ検定とＦ検定の実務でのやり方【エクセル関数】
T検定とF検定はエクセルでもできます。T検定は二つのデータ群の平均を比べるのに使い、F検定はそのT検定の結果を出す過程で使われます。易しい言葉で仕事でどう使えるのか、どのエクセル関数を使うのかを書いてます。
（動画時間：6:24）
Ｔ検定とＦ検定とは？
こんにちは、リーンシグマブラックベルトのマイク根上です。
業務改善コンサルをしています。
今回はこの動画リクエストを頂きました。
「下記のテーマについてビデオ作成していただけませんでしょうか。データ検定（T−検定、F−検定）」
Tung Vuさん、リクエストありがとうございます。
今回は統計の難しい話題ですが、
易しい言葉で仕事でどう使うのかにフォーカスして書きます。
データ検定の種類は沢山ありますが、
その中のＴ検定は一番便利で使う用途が多いです。
この場合、Ｆ検定はそのＴ検定の結果を出す過程で使われます。
Ｔ検定は二つのデータ群の平均を比べるのに使います。
例えば、販促キャンペーンをやる前と後のデータを比べてその効果を調べたり、
二つの製造ラインの品質を比べたり出来ます。
おそらく「平均を出して比べるだけなら簡単でしょ。」
と思った方もいたでしょう。
しかし、平均値は異常値が大きく影響したりして、
ミスリードをする事が多々あります。
本質的な違いが有ったのかこのＴ検定で科学的に調べる事が出来ます。
論より証拠で実際にエクセル上でやってみましょう。
Ｔ検定のエクセル関数：T.TEST関数の使い方
ある販促キャンペーンを実施し、上図がその前と後の営業員の売上データです。
AVERAGE関数で平均を出したら実施後の方が平均は高いです（セルD16参照）。
キャンペーンは成功したと判断して良いのでしょうか？Ｔ検定で確かめます。
そのエクセル関数はT.TEST関数です。
「=T.TEST(」とタイプすると引数の説明が出てきます。
最初の配列1、配列2は比べるデータを選びます。
最初のデータの範囲をマウスで選びカンマを入れ、
次のデータの範囲を選びカンマを入れます。
三つ目の「検定の指定」で、片側分布なら１、両側分布なら２を入れます。
これは行う検定のご自分の目的によります。
今日は詳しくは話しませんが、
多くの場合両側分布の２を入れるでしょう。
最後の引数は「検定の種類」です。
これは使うデータの状況によります。
後でまた説明しますがここでは「対」の１を入れます。
括弧を閉じてエンターキーを押すと0.660と出てきました。
出てきた値はＰ-値と呼ばれます。
Ｔ検定の結果のＰ値の解釈の仕方
この値には難しい統計的な意味が沢山あるのですが、
ざっくり結論を言うと選択した二群のデータに違いが無い確率を表します。
⇒「二元配置分散分析表の結果の解釈の仕方 後編：Ｐ値の見方」
つまり今回の0.66と言う結果は
66%の確率で二群のデータに違いが無いと言っているのです。
ここでは販促キャンペーンの効果を見たいわけですが、
66%の確率は本質的な違いがあるのでしょうか、無いのでしょうか？
一般的にＰ-値が5％以下なら有意な違いが合ったと判断出来ます。
つまり「違いの無い確率」が低いから「違い」があった、という意味です。
その時はキャンペーンの効果があった事になるのです。
しかし今回は66%で違いの無い確立が高いので
キャンペーンの効果は無かったと言う結論です。
これで答えが出ました。
難しい計算は全てエクセルがやってくれますので
出てきた値の解釈の仕方はしっかり学んで下さい。
Ｆ検定を使う理由
一つ重要な事が残っています。
関数内の最後の引数の「検定の種類」です。
さっきは１の「対」を選びました。
使ったデータ群が各営業員のキャンペーン実施前と後の対のデータだったからです。
これが例えば支店Aと支店Bの売上を比べるとすると
営業員は別々でどの数値も対になる事はありません。
この時は対でない２の「等分散の２標本」か３の「非等分散の２標本」を選ぶのです（上図参照）。
分散とはデータのバラツキ度合です。
ちなみにこの場合はデータ数は同じである必要はありません。
二つのデータ群が同じ様なバラツキなら２を、
そうじゃなければ３を選ぶのです（上図参照）。
では、どうやってそれを判断しましょうか？
ここで今日の二つ目のテーマのＦ検定を使うのです。
エクセルではF.TEST関数を使います。
括弧まで入れて引数の構造を見ると、
比べる二つのデータ群を選ぶだけです。
Ｆ検定の結論
それらを選ぶと0.104と出ました。
この結果もＰ値と呼び、各分散に差が無い確率が10.4%と言う意味です。
これも先ほどと同じで5%以下にならないと差があるとは言えません。
ですから今回は等分散です。
先ほどのT.TEXT関数に戻って等分散の２を選びます。
出て来た数値は5%以下にならないですので、
この場合でも二つのデータ群の平均は統計的には意味のある違いは無いと言う事です。
今日のＴ検定とＦ検定のまとめ
まとめると、2つのデータ群を比べたい時：
- データを用意する。
- 片側分布か両側分布かを決める。
- データは対のデータかどうかを確認する。
- もし対のデータでなければF.TEST関数を使って等分散かどうかを確認する。
- これらの情報をT.TEST関数の引数に入れて結果が5%以下ならデータ群に意味のある違いがある事になるのです。
今日はＴ検定とＦ検定の実務的な部分だけを取り上げました。
基礎の部分はエクセルに任せたんですが、検定や統計の基礎も勉強するのをお勧めします。
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