マーケティング施策の効果を分析する際によく使われるのがt検定です。

たとえば、クーポン券を配布した場合の売上への貢献度を知りたい場合など、配布する前と後や配布した店舗としていない店舗とで比較する際に用いる検定がt検定です。

相関分析とカイニ乗検定について説明しました。

これらの違いですが、調べる変数が、質か量かによって異なります。
相関分析は、量的変数と量的変数。
カイニ乗検定は、質的変数と質的変数。
そして、t検定は、質的変数と量的変数の関連性を調べます。

対応のあるt検定と対応のないt検定

t検定を行う際に、データが対応があるかないかを明確にします。

対応のあるなしで検定統計量の算出方法が異なってくるからです。

対応のあるt検定とは、質的変数の２つのグループが同じところかもしくは類似のところであることです。

たとえば、同じ店舗でクーポンの配布前と配布後で売上の変化を見る場合は対応のあるt検定となります。

逆に、違う店舗のグループで比較する場合は対応のないt検定となります。たとえば、クーポンを配布した地域の店舗と配布していない地域の店舗とで比較するようなケースです。

t検定において、2つのグループが共に正規分布に従うと仮定して、その平均が正しいのかを調べます。正規分布の山の両端のズレの大きさを確認するので両側検定といいます。

まとめ

t検定とは何かについてでした。マーケティングでも頻繁に活用する分析手法です。簡単な解析であればエクセルの分析ツールを使って行うことができますので、ぜひ、試してみてください。