開催主旨

　「A/Bテストで有意差が出たが、実務的には小さすぎる差だった」「複数の改善案を同時に検証したら、いくつか有意になったが偶然かもしれない」「データを見ながら判断したいが、途中で何度もp値を確認すると誤判定が増えると聞いた」――ビッグデータやリアルタイムデータを扱う現場では、p値だけに頼った統計判断の限界が顕在化しています。
　p値は統計的検定で広く使われる有用な指標ですが、「有意かどうか」だけを見て判断すると、実務上の解釈を誤ることがあります。特に、ビッグデータではごく小さな差でも有意になりやすく、多数の検定では偶然の有意差が増えます。さらに、A/Bテストや品質評価のように、データを集めながら何度もp値を見る場面では、誤判定率が高くなる危険があります。
　本講座では、これらをp値の限界が現れやすい3つの代表的場面として整理し、AI支援Excelシミュレーションを通じて直感的に理解します。さらに、ベイズ統計の考え方を用いて、「統計的に有意かどうか」だけでなく、「実務上意味のある差がどの程度確からしいか」を評価し、採用・継続・見送りの判断につなげる方法を学びます。
　なお、生成AIは、Excel上での式・表・グラフ作成を支援するツールとして活用します。統計の専門知識がなくても、実務的な統計判断の考え方を習得できる内容です。

受講対象

■p値の意味を学び直し、ビッグデータ解析での有意差の解釈に悩んでいる方
■A/Bテストや逐次的な効果検証、品質管理・研究開発に関わる方
■多重比較や逐次検定の問題を理解し、ベイズ統計を実務判断に活用したい方
■Excelと生成AIをデータ解析の学習に活用したい方

習得可能知識

■p値の限界を3つの場面で整理し、ビッグデータでの小さな差や多重比較の問題を理解できます。
■逐次検定・途中解析による誤判定率の増加をシミュレーションで直感的に把握できます。
■ベイズ統計の基本を事後確率・ROPE・ベイズ更新の直感に絞って理解できます。
■p値だけに頼らず、効果量・不確実性・実務価値を統合した意思決定の考え方を学べます。

　本セミナーは、オンライン形式でのセミナーとなります。オンラインでのご視聴方法（参加用URL等）はご登録くださいましたメールにお知らせいたします。ZOOMでの視聴が困難な方には別途、こちらの手順を参照のうえブラウザ上でご視聴ください。