仮説に基づく分析

業務の知識を活かす仮説検証型分析

仮説検証型分析のメリットとデメリット

分析者がもともと持っている業務知識をもとにして仮説を作り、その仮説に沿って分析することを、仮説検証型分析と言います。

この方法のメリットは、仮説に沿っているので分析結果の解釈がしやすいこと、業務から考えた仮説なので当たっていることが多いため仮説通りの結果が出やすいことなどがあります。

反対にデメリットは、あらかじめ考えた仮説以上の結果が出ないこと、仮説と逆の分析結果が出たときにそれを受け入れにくいことなどがあります。

特に後者のデメリットは大きいです。

そもそもデータ分析は、データから出てくる結果を中立的に解釈しなくてはならないのですが、仮説があることで先入観が入り、分析結果を正しく解釈できなくなってしまいます。

仮説検証型で分析を行ったとき、仮説と逆の分析結果が出ても、解釈や報告をありのままに行うことが大事です。

事前の仮説を「主観確率」として表現し、データの結果を仮説に近づけさせるベイズ統計という手法もあります。

ベイズ統計は使い方を誤るとデータの公平性がなくなる可能性もあるので、利用するときには統計学の専門家が必要です。

仮説に基づく分析の手順は、先ず業務知識に基づいて仮説を立て、その仮説に沿って分析を行います。

メリット：仮説に沿っているので分析結果の解釈がしやすい。仮説通りの結果が出やすい。

デメリット：仮説以上の結果が出ない。仮説と逆の分析結果を受け入れにくい。

この分析で大事なことは、仮説と逆の分析結果が出ても、先入観を捨て、解釈や報告を正当に行わなければならないことです。