相関の導入

Rで学ぶA/Bテスト

Lauryn Burleigh

Data Scientist

A/B デザインにおける相関

  • 関係の強さと向き
  • 2 変数
  • 一方が1単位変化したとき他方が増減
    • 楽しさは食べる時間と相関
  • グループを無視

正の相関の散布図。x 軸に時間、y 軸に楽しさ。ペパロニはピンク、チーズは青で着色。

Rで学ぶA/Bテスト

A/B デザインにおける相関

  • グループ内で見る

 

チーズピザのみ。x 軸に時間、y 軸に楽しさの正の相関の散布図。

 

 

ペパロニピザのみ。x 軸に時間、y 軸に楽しさの正の相関の散布図。

Rで学ぶA/Bテスト

相関

  • 因果を示すものではありません

  • 溺死数とアイス売上の増加

    • 因果ではない
    • 可能性: 暖かい季節
  • 因果は A/B で検証
    • 変更して検証する

  • A/B: チーズ vs ペパロニ

    • 楽しさと食べる時間
    • グループで関係が変わる

  • 依存関係を示すものでもない

ggplot(data, aes(x = drownings, 
                 y = icecream)) +
  geom_point()

溺死数を x 軸、アイス売上を y 軸にした正の相関の散布図。

Rで学ぶA/Bテスト

相関係数

  • 相関係数 (r) — 関連の強さ
    • -1 〜 +1
  • 絶対値が大きいほど強い相関
    • 予測精度が高い

 

相関なしの散布図。x 軸全体で y 軸の同じ水準に点が並ぶ。

負の相関の散布図。x 軸左で高く、右に行くほど低くなる点。

正の相関の散布図。x 軸左で低く、右に行くほど高くなる点。

Rで学ぶA/Bテスト

相関の値

  • 「食事時間」の分散のうち「楽しさ」で説明できる割合
    • R^2
corvalue <- cor(data$time, data$enjoyment)
corvalue

[1]    .73

corvalue^2

[1]        .5329
Rで学ぶA/Bテスト

相関の限界

  • 外れ値の影響を受けやすい

 

相関係数

  • 当てはめ直線ではない

    • 回帰

  • 有意性を示すものではない

    • p 値には相関係数とサンプルサイズが必要

正の相関の散布図。右下に直線から外れた点があり、外れ値と表示。

溺死数を x 軸、アイス売上を y 軸にした正の相関の散布図。赤い当てはめ直線あり。

Rで学ぶA/Bテスト

Passons à la pratique !

Rで学ぶA/Bテスト

Preparing Video For Download...