マイナーだけど最強の統計的検定 Brunner-Munzel 検定 - ほくそ笑む
対応のない 2 群間の量的検定手法として、最も有名なのは Student の t 検定でしょうか。 以前、Student の t 検定についての記事を書きました。 小標本問題と t検定 - ほくそ笑む しかし、Student の t 検定は、等分散性を仮定しているため、不等分散の状況にも対応できるように、Welch の t 検定を使うのがセオリーとなっています。 ただし、これら 2つの検定は分布の正規性を仮定しているため、正規性が仮定できない状況では、Mann-Whitney の U検定というものが広く使われています。 Mann-Whitney の U検定は、正規性を仮定しないノンパラメトリック検定として有名ですが、不等分散の状況でうまく検定できないという問題があることはあまり知られていません。 今日は、これらの問題をすべて解決した、正規性も等分散性も仮定しない最強の検定、Brunner-
「カイゼンしたらコンバージョン率が○○%→△△%にup!」は分母を無視したら成り立たないかもしれない - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
大体どこの会社でも、KPIというと「△△数（実測数）」「○○率」のような数字が多いのではないかと思います。 そのようなKPIを特定のコンバージョン（課金・契約・定着…）と関連づけて、例えばプロモーション・UI改修・導線変更などの改善施策の効果を検証する、というのはWebデータ分析ではよくあるパターンでしょう。 例えば、ある課金を伴うゲームイベント（これをコンバージョンとする）の導線を改善したいと思って、従来の古いイベント導線に加えて新しく別のイベント導線を追加したとしましょう。こういう時に、以下のような2×2の表を作ることはありませんか*1？ 課金した 課金しなかった 新イベント導線 5 2 旧イベント導線 150 140 で、さらにこれを以下のように解釈することはありませんか？ 課金した 課金しなかった 課金率 新イベント導線 5 2 71% 旧イベント導線 150 140 52% 「新
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