統計分析…コントロール変数とは！？

こんにちは。草野です。

前回のエントリーでは、F1の入場者数に影響を与える均衡はどの均衡なのかを統計分析によって明らかにしました。

ドライバー全体の均衡は関係なく、上位ドライバー、スタードライバーが戦力均衡していると入場者数が多いという結果になったのでしたね。

しかし、戦力均衡という要素以外にも入場者数に影響を与える要因があるのではと疑問に思う方もいらっしゃると思います。

確かに、もしサーキットの収容人数が大きければ、入場者数もその分多くなりそうです。

ですから、収容人数のような要因も考慮しながら、「全体均衡」「上位均衡」「スター均衡」が入場者数を高めることを明らかにしなければいけません（考慮しなければならない要因を「コントロール変数」といいます）。

では一体、何をコントロール変数にすれば良いのでしょうか。今回は、私たちが分析に使用したコントロール変数について説明していきます。

いざ統計分析。その結果は…

こんばんは。玉置卓也です。

怒涛の10月が過ぎたと思えば、さらに怒涛の11月も終わります。

最近は朝の10時から夜の12時までひたすら研究をしています。

充実していると体感時間も短くなるのですね。

今日みたいなせわしなく過ぎる1日が

長く大きく感じられる事を信じて走り続けたいと思います。

さて、今回は研究の要で最大の難所、1日14時間も缶詰になることになった元凶！

“統計分析”について触れたいと思います。

アンケートの結果が統計分析で検証される「仮説」となって活きてくるところなので、大事なフェーズです。

統計分析とは一言で表すと、「直感ではつかめない法則を明らかにすること」

ここで皆さんに一つ質問をします。

「アイスクリームの消費金額第１位の都道府県はどこだとおもいますか？」

検索窓にマウスを持ってったりせず、直感で考えてみてください。

分析の妥当性

草野です。

今年のF1シーズンもいよいよ大詰め。日を追うごとにどんどんF1の魅力に取りつかれていく今日この頃です。

さて、前回のエントリーではF1界の戦力均衡度合いと入場者数の関係を分析するモデル作りを紹介しました。

今回は統計分析の結果と「分析の妥当性」について書いていきます。

やっとのことで膨大な量のデータ整理が終了し、いざ統計分析へ！

とその前に、統計分析といっても一体どのようにして、どのような分析を行うのでしょうか？

まずはその疑問にお答えしましょう。