私は本業ではセンサの開発に携わっています。
センサそのものの開発ではなく、センサをうまく使って課題を解決していこうという内容です。
なのでセンサ導入前後でどの程度改善したかを定量的に示すという場面が出てきます。
こんな場面で統計学が活躍するだろうというイメージは持っていましたが、平均、分散、回帰分析くらいしか活用できていませんでした。
論文を見ていてp値だとか帰無仮説だとかが出てくるいわゆる「検定」を使うが定石なんだろうと思っていましたが自分が実践するには至っていませんでした。
そこで、図書館で統計学の「検定」に関する本を何冊か読み漁っていたところ自分にはとても理解しやすい本がありました。
著者 坂口孝則
出版社 日刊工業新聞社
出版日 2014/8/28
特にt検定とF検定の使い分けをまとめた表は筆者も書いている通り永久保存版だと思います。自分は図書館でこの本を見つけましたが、その場でAmazonポチっちゃいました。
最近よく使っているマインドマップでまとめました。
本には他にもカイ二乗検定等も分かりやすく記載されていました。
興味のある方は手に取ってみると良いかと思います。