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MBAのビジネス講座 > 統計 > P値のやさしい解説
P値とは、統計処理により計算された値の本当の答えがゼロである確率をさしています。
例えば、下は右足と左足の大きさから慎重を説明した回帰分析モデルですが、黄色部分が重回帰式の各項がそれぞれ意味がないかもしれない確率(=P値)の大きさを示しています。LeftのP値が29%ありますので、これはLeftの係数-3.64478が本当はゼロである確率が29%あることを示しています。回帰分析の手続きとしては、まずこのP値が大きい変数から削除していき、全ての変数のP値が5%以下になったところで変数を確定させるのが一般的です。
回帰統計 |
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重相関 R |
0.904211 |
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重決定 R2 |
0.817597 |
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補正 R2 |
0.81402 |
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標準誤差 |
2.004142 |
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観測数 |
105 |
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分散分析表 |
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自由度 |
変動 |
分散 |
観測された分散比 |
有意 F |
回帰 |
2 |
1836.385 |
918.1923 |
228.6003 |
2.05E-38 |
残差 |
102 |
409.6916 |
4.016584 |
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合計 |
104 |
2246.076 |
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係数 |
標準誤差 |
t |
P-値 |
下限 95% |
切片 |
31.76029 |
1.959464 |
16.20866 |
5.56E-30 |
27.87371 |
Right |
6.822926 |
3.428475 |
1.990076 |
0.049259 |
0.022566 |
Left |
-3.64478 |
3.441068 |
-1.0592 |
0.29201 |
-10.4701 |
t値は平均値から何個の標準偏差分離れているかを表し、P値はt値がそれ以下となる確率を表します。
図示すると以下のようになります。
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日本で学生をしていたときの統計学は数式ばかりの意味不明な学問でした。MBAで統計が極めて実践的なツールであることに気づきましたが、日本でも実践的な観点から統計を説く良書が増えてきたようです。英語がある程度読めるならば、必読の原書MBAテキストに紹介したData Analysis for Managers
とPractical Management Scienceがお勧めです。私文系で統計苦手科目でしたが、この2冊を勉強した後は、投資銀行でも、大手商社でも有難がってもらえるので、大変助かってます。内容素晴らしいものの、非常に平易な英語でわかりやすく解説しておりお勧めです。
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