03:39フォローする実践編その1と2では会員/非会員のカテゴリごとの平均購買単価に違いがあるのかについて,網羅的にA/Bテストを実施しました。今回は前回と事例で似ている様で扱いが異なる事例を紹介します。(対応のあるデータ)あるECストアの2011年(A)と2012年(B)のサブカテゴリごとの売上について,差があるのか比較をしたい。今回の事例が前回と異なるところを考えてみましょう。前回は会員A/非会員Bという全く交わる事の無いAとBの比較を行いました。一方で今回紹介する2011年と2012年の売上比較というのは,メンバー個々の2011年の購入額と2012年の購入額の総和で求められます。メンバー単位で見た場合,同一のユーザーが2011年と2012年に購入しているという意味で2011年と2012年の結果は相互に関係のあるデータ(これを「対応のあるデータ」と呼ばれています)となります。個人を識別できるID単位で年間購買額を算出した上のようなデータとなり,レコード数=メンバー数となる大きめのデータです。味についてn人に10段階の評価アンケートを実施した。判定する事には変わりない。P値を求める事で可視化ができる。可視化(ボックスプロット)前回と同様に可視化は有効です。ボックスプロットで箱のずれを確認してみましょう。箱は一致しているようですが,2012年の方がばらつきが多く,箱もひげも長くなっています。サンプル数が100以上の大標本にのみ,検定を実施ていいます。小標本の場合はz分布ではなくt分布を用いますが,ここではそこまで言及していません。ステップ1:レコードごとにAとBの差違(d)とその自乗(d^2)を求める。値が大きくなっていることには注意が必要です。「網羅的な」テストでは,極端な差違や偏りにが多くなる場合,判定が歪んでしまう潜在性があります。/></a>ここまで「対応のない(その1,2)」「対応のある(その)3」データの平均の差のテストを行ってきました。次回からは比率の差についてのテストを紹介します。テスト(問題集編)コメント0件のコメントログインしてコメントを残してください。