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t検定とカイ二乗検定の違いを徹底解説！どちらを使うべき？

統計学の世界には、データを分析するためのさまざまな手法があります。その中でも特に多く使われるのが「t検定」と「カイ二乗検定」です。これらは異なる用途で使われるため、正しく理解することが大切です。

t検定とは？

t検定は、主に2つのグループの平均を比較するための方法です。例えば、異なる授業を受けた二つのクラスのテストの点数を比べたい場合に使います。t検定を使うと、グループ間の点数の違いが「偶然によるもの」なのか「本当に違うのか」を判断できます。

カイ二乗検定とは？

一方、カイ二乗検定は、観察されたデータと期待されるデータの間の違いを評価します。たとえば、ある商品がどの年齢層で最も売れているかを調べたいときに使います。カイ二乗検定は、カテゴリカルデータ（名義尺度や順序尺度のデータ）に適しています。

具体的な違い

特徴	t検定	カイ二乗検定
目的	2つのグループの平均の比較	観察データと期待データの比較
データの種類	連続データ	カテゴリデータ
グループ数	2つのグループ	2つ以上のグループ
使う場面	テストの点数などの比較	アンケート結果の分析など

どちらを使うべきか？

t検定とカイ二乗検定では、分析したいデータが異なるため、どちらを使うかはケースバイケースです。もしあなたが平均を比較したい場合はt検定を、カテゴリの違いを調べたい場合はカイ二乗検定を使いましょう。

このように、t検定とカイ二乗検定は統計学の中で異なる役割を持つ重要な手法です。それぞれの特徴を理解し、適切な場面で使えるようになることが、データ分析のスキルアップに繋がります。

ピックアップ解説

t検定という言葉を聞くと、数学が少し得意な人にはピンとくるかもしれません

実は、このt検定は、初めて発表されたのが1920年代で、統計学者のゴールドスタインが発表した研究から始まったんですよ

私たちの日常生活でも、何かの平均を比較するとき、実はこの方法が使われているなんて知っていましたか？たとえば、夏休みに友達と作ったアイスクリームの売上を比べるのも、t検定の考え方に基づいています

そんな身近なところで使われているとは驚きですね！

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