【４コマ漫画】カテゴリーデータ分析の基本はクロス集計表

卒業論文における統計とかデータ分析

卒業論文（卒論）の内容によっては、統計学だったりデータ分析だったりを勉強する必要があります。アンケートなどをとったら、そういうのは必要になってくるでしょう。

まあ、データ分析とまではいかず、どの項目が何％でした的な集計のみで卒論にする人もいると思います。でも、データ分析によって、どの項目がどうであったら他の項目がどうなるみたいな因果関係的なものを出せる方が卒論としての価値が高まります。

でも、統計とかデータ分析って、教えるのがけっこう難しいです。理系の学生だったら良いと思いますけど、文系の学生だと統計の基礎的な部分の理解にも時間がかかったりすることがあります。

統計とかデータ分析とかを教えるのは難しい

統計だったりデータ分析だったりについて教えるのは非常に難しいです。分析の本題に入る前にいろんな知識が必要になってくるからです。

アンケートで得られたデータの分析を行う場合、カテゴリーデータや平均値の比較などに関する分析を行うことは多いと思います。また、これらの分析を使えると、働いてからも役立つんじゃないかなと思います。

カテゴリーデータ（例、女性・男性などの性別、赤・青・黄色などの色）を分析する場合でも次のようなことを伝えないときちっとした理解にはならないでしょう。

• カテゴリーデータとは何か、具体例として何があるのか
• カテゴリーデータの分析で何がわかるのか（例、カテゴリー間の関係）
• クロス集計表とは何か、アンケートデータからクロス集計をどうやって作るのか
• クロス集計表がどうなっていたら何が言えるのか、有意差がある場合とない場合でクロス集計表にどのような違いがあるのか
• クロス集計表の分析方法には何があるか（例、カイ二乗検定、フィッシャーの正確確率検定）
• その分析の結果をどう読み取るのか（例、有意差、有意記号など）
• そもそも有意差とは何か、帰無仮説とか対立仮説とか

それでこういったところの理解が不十分になってしまうような説明だと、４コマ漫画のような反応が返ってきたりします。

結局のところ、分析ソフトの使い方と何がどうなっていれば良いか、という部分を説明するので精一杯になるんですよね。

データを活用して働く人でなければそれでも良いかもしれませんが・・・。

ただ、その場合であっても、クロス集計表の見方や、結果の読み取り方、有意差の意味ぐらいは理解してもらわないと、卒論を書いていても戸惑うだけになると思います。