統計的手法の一覧を紹介！事例・活用方法も解説【2024年最新版】

「自社の製品・サービスをより良く改善したい」そう考えたことはないでしょうか？統計的手法を活用することで、過去のデータから正確な分析が可能です。そこでこの記事では、営業・マーケティングリサーチなど、さまざまな分野の発注先を比較検討できる「アイミツ」が、統計的手法の一覧や活用方法を厳選してご紹介！各手法の特徴や、統計的手法によって実現できることを詳しく解説していきます。

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統計分析とは、収集した大量のデータを統計学の理論に沿って分析することです。統計分析には「過去のデータから特徴・傾向を探す分析」と「取得したデータから未来の結果を予測する分析」の2種類があります。過去のデータから完璧な未来を読むことは困難ですが、統計分析を活用することで、自社の製品・サービスを改善するために行う施策の精度や成功率を高めやすくなります。

また、現状の進捗状況からも「正しい方向性でプロジェクトが進んでいるかどうか」を把握できることも特徴です。統計分析の結果に応じて、プロジェクトを軌道修正できるため、方向性が大きく外れてしまう前に対処できるため、定期的に統計分析を実施しましょう。

統計分析について説明してきました。ここからは、具体的な統計的手法の一覧と活用方法について解説していきます。統計分析にはさまざまな手法があるため、今回解説するなかから自社に合う手法を選んでみてください。

コレスポンデンス分析とは、散布図を使用した分析方法です。アンケートなどのクロス集計結果を、視覚的に確認できることが強みだと言えます。主に、自社商品やサービスに対するアンケート結果の傾向を確認したい場合などに向いている統計分析です。

t検定とは「t分布」を使用して仮説を立てる分析方法を指します。t分布を使用するケースは、最も一般的な分布である「正規分布」の母分散を判断できない場合です。大量のデータから平均値を求めたい場合に向いています。

製品やユーザーの属性など、さまざまな視点のデータから課題を見つけるための手法が多次元分析です。円グラフや折れ線グラフを使用して、利用可能なデータをすべて作成して分析します。現状を洗い出して、改善点を見つける際に活用可能です。

多次元分析と違い、変数の数を減らして分析する方法が主成分分析です。データを要約することで、カテゴリーの複雑化を防ぎます。複雑で分析が難しいデータをシンプルに見やすくしたい場合に向いています。

因子とは、結果を出すための「きっかけ」のことです。因子分析では、収集したデータの結果となった原因を突き止めます。消費者の潜在ニーズや、サービス入会の経緯などを分析する際に向いている手法です。

独立した2つのデータを分析して、関連性の有無を調べることがカイ二乗検定です。クロス表を作成し、判明した規則性が「偶然的か？必然的か？」を判断します。収集した2つのデータの関係性を判断したい場合に活用可能です。

分散分析とは、データが平均値と比較してバラつきがあるかどうかを確かめるための分析手法です。例えば、製品を販売する「エリア」や「曜日」など、1つの条件が変化した際に平均値にどの程度の差が生まれるのかを分析できます。

クラスター分析とは、データのなかから近いものを分類していく分析手法です。主に階層の流れを確認する「階層クラスター分析」と、分類ごとの傾向を確認できる「非階層クラスター分析」にわけられます。基本属性とは違う分類で分析可能です。

データを降順に並べて、累積比率を算出することがABC分析です。優先順位を決めて最適化することから「重点分析」とも呼ばれています。自社製品の在庫などを重要度を決めて管理することに適した分析手法です。

回帰分析とは、結果に対して要因である数値を比較することで因果関係を分析する手法です。主に製品・サービスの売り上げを予測する場合に利用されます。単回帰よりも変数が2つ以上の重回帰での分析の方がバイアスを減少させられます。

時系列ごとにデータを並べて分析する方法が時系列分析です。時間が経過することで変化するデータを分析したい際に適しています。活用方法は、これまでの売り上げの推移や来年の目標を立てたい場合などに有効です。

バランス比較とは、比較するデータを標準化して分析する手法です。通常そのままでは比較できないデータを、バランス比較を活用することで比較できます。2つの異なるデータを公平に分析したい場合に向いている手法です。

平均値や標準偏差をもとに、データ内の単位の違いを分析する手法がZスコア比較です。Zスコアは身近なところだと学力の偏差値などがあります。1つのデータが、平均値より上なのか下なのかを判断したい場合に活用可能です。

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統計的手法を活用することで、過去のデータから未来の数値を予測できます。完全な予測ではありませんが「未来を想定する」ことはビジネスにおいて非常に重要です。なぜなら、未来を予測することで「進捗状況の軌道修正ができること」と「施策の成功確率を上げられること」という2つの大きなメリットがあるからです。

ビジネスは、掲げた目標に対して「どれだけ効率良く進められるか」が一番の課題となります。業界に長年携わってきた人は、これまでの経験から勘に頼ったビジネスプランを立ててしまいがちです。しかし、プランを裏付ける根拠の信憑性が低ければ、目標達成の確率を高めることができません。統計分析で客観的なデータが算出できるため、ビジネスプランを定量的に裏付ける大きな材料になります。

統計分析のさまざまな手法と、分析からわかることを解説しました。自社の製品・サービスの改善を行う際の統計分析は、プロへ外注するのがおすすめです。なぜなら、統計分析の手法にはさまざまな種類があるため、状況に応じて分析手法を判断することが困難だからです。

例えば「多次元分析」と「ABC分析」では、まったく違う分析結果が出ることでしょう。どちらの分析結果をもとに施策を考案するかで、今後の結果が変わるということです。また、統計分析をプロに外注することは重要ですが、依頼する外注先を選ぶことも同じく重要です。外注先によって得意なジャンルや報酬金額が異なるからです。統計分析を外注する際は、外注先をいくつかピックアップして比較検討しましょう。

統計的手法の一覧と活用方法をご紹介しました。統計分析は、正しく現状を把握するためにとても重要です。しかし、目的に合った手法で分析を行わないと、改善を期待できる施策を実施できなくなってしまいます。そのため、適切な手法で分析したい方は、統計分析を外注してプロに任せましょう。

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