商品の販促のために広告を打った場合、その広告が本当に効果的だったかどうか検証することが大切です。

広告の反応が明らかに分かるほど売上が伸びれば話は簡単なのですが、ちょっと見ただけでは分かりづらいこともよくあります。

例えば、以下のような結果が出たとします。

独立性1

チラシの配布をして、その広告品を購入したお客様と、配布が無かったのに広告品を購入したお客様の数を見たとき、一見して広告の効果はあったと言えるでしょうか?言えないでしょうか?

確かに、配布があった方が、広告品の購入は多いので、効果があったといえるかもしれませんが、誤差の範囲かもしれません。

このようなとき、2つのデータ(チラシ配布あり、無し)の間で独立性の検定(χ2検定)を実施します。

チラシ配布あり、無しで、購買傾向に差が無いという仮説を立てた場合、購買数の理論値(期待値)は以下のように計算されます。

独立性2

これらの実績値と期待値を元に、χ2検定を行ないます。Excelには CHITEST という関数が用意されているので、面倒な計算をすることなく、検定を行なうことができます。

実績値と期待値を元に、検定をすると、実績として出た結果が発生する確率は0.0173(=1.7%)となりました。
棄却域を5%とすると、このような事象が発生する可能性は非常に低いと言えるので、チラシ配布の効果はあったと判定されます。

ビジネス上では、最終的には人の判断が入るわけですが、統計を使うと、人間による思い込みや錯覚に惑わされない客観的な判断材料が増えると言えます。