Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Sign up for free
Menu
Search
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Pricing
Search
Sign in
Sign up for free
仮説の取扱説明書/User_Guide_to_a_Hypothesis
Search
Sponsored
·
Your Podcast. Everywhere. Effortlessly.
Share. Educate. Inspire. Entertain. You do you. We'll handle the rest.
→
florets1
June 17, 2025
Education
500
4
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
仮説の取扱説明書/User_Guide_to_a_Hypothesis
florets1
June 17, 2025
More Decks by florets1
See All by florets1
Rでドレミ/Do-Re-Mi_with_R
florets1
0
66
整数計画ソルバーで遊ぼう/using_an_integer_programming_solver_in_r
florets1
0
47
データ分析をはじめよう/lets_start_data_analysis
florets1
2
1.1k
なぜSQLはAIぽく見えるのか/why does SQL look AI like
florets1
0
860
Tableauとggplot2の背景/Background_of_Tableau_and_ggplot2
florets1
0
100
Rで学ぶデータハンドリング入門/Introduction_to_Data_Handling_with_R
florets1
0
170
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
140
複式簿記から純資産を排除する/eliminate_net_assets_from_double-entry_bookkeeping
florets1
1
530
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
2.6k
Other Decks in Education
See All in Education
Sanapilvet opetuksessa
matleenalaakso
1
36k
FA26 CLU MS Clinical Psychology New Student Orientation
jdbedics
0
170
形骸化しない社内勉強会の取り組み - オーナーシップの作り方 / In-house study session
soudai
PRO
1
370
AIの力を100%引き出すために
frievea
0
570
El Clima de España. Tema 2 (PPT)
juanmartin2026
0
3.6k
データマネジメント試験対策教材1〜データマネジメント基礎〜
yoshimura_datam
1
780
生成AIとの付き合い方/ How to work with AI
kaityo256
PRO
3
700
私たちはなんでテストするんだっけ? Ver.東北IT物産展2026 in 会津若松
camel_404
3
210
人間のために、人間と共に働く時代の終わりの始まり
frievea
0
210
医療事務養成の専門学校でのAI教育 非エンジニアの学生にAIを1年間使ってもらって、感じたこと
naochim2026
0
130
Introduction to M&A
bvr7352
0
230
チームの鏡になるー自分の癖を知ると、チームのパターンが見えてくる@スクフェス仙台
saorimurooka
0
220
Featured
See All Featured
Cheating the UX When There Is Nothing More to Optimize - PixelPioneers
stephaniewalter
287
14k
YesSQL, Process and Tooling at Scale
rocio
174
15k
Jamie Indigo - Trashchat’s Guide to Black Boxes: Technical SEO Tactics for LLMs
techseoconnect
PRO
0
690
The Anti-SEO Checklist Checklist. Pubcon Cyber Week
ryanjones
0
250
Large-scale JavaScript Application Architecture
addyosmani
515
110k
SEO in 2025: How to Prepare for the Future of Search
ipullrank
3
3.8k
The Psychology of Web Performance [Beyond Tellerrand 2023]
tammyeverts
49
3.6k
Efficient Content Optimization with Google Search Console & Apps Script
katarinadahlin
PRO
1
890
RailsConf 2023
tenderlove
30
1.6k
Git: the NoSQL Database
bkeepers
PRO
432
67k
SEO for Brand Visibility & Recognition
aleyda
0
4.8k
16th Malabo Montpellier Forum Presentation
akademiya2063
PRO
0
390
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