Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
仮説の取扱説明書/User_Guide_to_a_Hypothesis
Search
florets1
June 17, 2025
Education
4
400
仮説の取扱説明書/User_Guide_to_a_Hypothesis
florets1
June 17, 2025
Tweet
Share
More Decks by florets1
See All by florets1
Rで学ぶデータハンドリング入門/Introduction_to_Data_Handling_with_R
florets1
0
110
人工知能はクロスジョインでできている/AI_Is_Built_on_Cross_Joins
florets1
0
64
複式簿記から純資産を排除する/eliminate_net_assets_from_double-entry_bookkeeping
florets1
1
410
カイ二乗検定は何をやっているのか/What_Does_the_Chi-Square_Test_Do
florets1
7
2.4k
直積は便利/direct_product_is_useful
florets1
3
430
butterfly_effect/butterfly_effect_in-house
florets1
1
250
データハンドリング/data_handling
florets1
2
240
カイ二乗検定との遭遇/The_path_to_encountering_the_chi-square_test
florets1
1
300
率の平均を求めてはいけない/Do_Not_Average_Rates
florets1
11
16k
Other Decks in Education
See All in Education
相互コミュニケーションの難しさ
masakiokuda
0
280
自分だけの、誰も想像できないキャリアの育て方 〜偶然から始めるキャリアプラン〜 / Career planning starting by luckly v2
vtryo
1
230
Entrepreneurship minor course at HSE 2025
karlov
0
100
20250830_本社にみんなの公園を作ってみた
yoneyan
0
130
ROSConJP 2025 発表スライド
f0reacharr
0
240
Library Prefects 2025-2026
cbtlibrary
0
110
American Airlines® USA Contact Numbers: The Ultimate 2025 Guide
lievliev
0
260
~キャラ付け考えていますか?~ AI時代だからこそ技術者に求められるセルフブランディングのすゝめ
masakiokuda
7
500
2024-2025 CBT top items
cbtlibrary
0
130
言葉の文化祭2025:IKIGAI World Fes:program
tsutsumi
1
280
[FUN Open Campus 2025] 何でもセンシングしていいですか?
pman0214
0
250
GOVERNOR ADDRESS:2025年9月29日合同公式訪問例会:2720 Japan O.K. ロータリーEクラブ、2025年10月6日卓話:藤田 千克由 氏(国際ロータリー第2720地区 2025-2026年度 ガバナー・大分中央ロータリークラブ・大分トキハタクシー(株)顧問)
2720japanoke
0
650
Featured
See All Featured
Git: the NoSQL Database
bkeepers
PRO
431
66k
Balancing Empowerment & Direction
lara
5
700
Cheating the UX When There Is Nothing More to Optimize - PixelPioneers
stephaniewalter
285
14k
RailsConf & Balkan Ruby 2019: The Past, Present, and Future of Rails at GitHub
eileencodes
140
34k
Fashionably flexible responsive web design (full day workshop)
malarkey
407
66k
Making Projects Easy
brettharned
120
6.4k
[RailsConf 2023 Opening Keynote] The Magic of Rails
eileencodes
31
9.7k
The Cult of Friendly URLs
andyhume
79
6.6k
Rebuilding a faster, lazier Slack
samanthasiow
84
9.2k
"I'm Feeling Lucky" - Building Great Search Experiences for Today's Users (#IAC19)
danielanewman
230
22k
Done Done
chrislema
185
16k
Designing for Performance
lara
610
69k
Transcript
1 2025.06.21 Tokyo.R #118 仮説の取扱説明書
2 はじめに • ビジネスの現場で多用される「仮説」 • それ、本当に「仮説」ですか?
3 仮説とは • まだ検証されていない前提的な考え • データによって真偽を確かめる対象 ポイント 仮説は「データを見る前に立てる」もの
4 よくある誤用① データを見ながら仮説を立てました 例: 売上が4月から伸びた→ 「春のキャンペーンが効いたのでは?」という仮説 これは「仮説」ではなく、後付けの「説明」
5 よくある誤用② データ駆動で仮説に基づいて意思決定 データ駆動:データから出発し、仮説に依存しない 仮説駆動:先に仮説を立て、データで検証 「データ駆動で仮説に基づいて…」は矛盾を含む言い回し
6 正しい仮説の扱い方 • 仮説を立てるのは「データを見る前」 • 仮説は「検証される前提」で立てる • データで仮説の真偽を確かめる
7 補足 1. データAを見る 2. 現象に気づき、仮説Bを立てる 3. データBを新たに取得して仮説を検証 →「後だし」ではなく、「次の検証へ」進むのはOK
8 仮説を立てることが目的? なぜ仮説を立てるのか? →意思決定や未知の検証のため 既存データから合理的な説明ができるなら、無理に 仮説検証にこだわらなくてもよくないですか?
9 自問してみよう • 「これは本当に検証すべき仮説か?」 • 「説明や観察ではダメなのか?」 問いを明確にし、適した方法を選ぼう
10 言葉の正確さが思考を鍛える • 言葉の誤用を減らすと認識のズレが減る • 正しい言葉遣いは、思考の正確さにつながる 「それ、本当に仮説ですか?」 この問いを忘れずに分析に向き合いましょう