北海道のＤ社の人財開発室（人材でなく人財）の女性から一通のメールをいただきました。
Ｄ社は急成長している若い会社です。いわゆるＩＴ製品を扱っています。
データマイニング（統計）のセミナーをやってほしいという依頼でした。
Ｄ社は戦略的にデータマイニングに取組むことになったのです。
社内ではデータマイニングができる人を意識的に増やすとのことです。トラフィックデータの解析や顧客情報の解析ができる社員を増やしていきたいのです。
さらに、データマイニングのセミナーをマスターした社員のなかから、データマイニングの専門家を養成していきたいとのことでした。
部門を問わず、セミナーの受講者を募集したところ定員30名のところ、なんと60名の申込みがあり、2回にわけて行ないました。2日間コースでパソコンによるＥｘｃｅｌの実習付です。
最後に理解度テストをやってみました。テストの結果面白いことがわかりました。女性と男性で平均点に差があることがわかりました。
女性のほうがよいのです。
平均点に差があるかどうかを調べるには統計手法ではｔ検定を用います。
右表は女性6人、男性10人の得点です。
この結果をｔ検定を用いて分析してみましょう。
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女性と男性の平均値に違い（差）があるかを調べます。
仮説は「女性のほうが男性よりも平均点が高い」です。
Excelの分析ツールから「ｔ−検定：等分散を仮定した２標本による検定」を実行します。
「変数１の入力範囲」に女性のデータ範囲、「変数２の入力範囲」に男性のデータ範囲を入力し、「ラベル」にチェックを入れてOKします。
実行結果は以下となります。
いろいろ出ていますが、見るところはP(T<=t)片側です。この値が０．０２５ということは危険率が２．５％だということを示しています。
１００回同じような状況にあったとき１００回に２．５回（１０００回に２５回）は判定に誤りがあるということです。
逆に１０００回中９７５回は正しく判定するということです。
したがって、今回の結果は２．５％の危険率はあるものの、女性のほうが男性よりも得点が高いと判定できるでしょう。
今回のポイントは「平均値の差を調べるにはｔ検定を用いる」でした。
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