たとえば、「パッケージAとBのどちらを店頭展開するか」「広告AとBのどちらに予算を寄せるか」といった場面では、検定を行う意味があります。逆に、まだ探索段階で、生活者の反応を広く把握したいだけの調査であれば、無理に検定をかけなくてもよいことがあります。つまり、検定は何にでも使うものではなく、比較判断が必要なときにこそ有効です。
また、調査で測った指標の数値差が小さくて判断に迷うときほど、検定は役立ちます。
たとえばA案とB案で10ポイント差があれば、検定をしなくても判断しやすいことが多いですが、2〜3ポイント差だと、その差をどう見るべきか迷いやすくなります。そうしたときに検定を使うことで、見えている差が単なる偶然なのか、それとも判断材料として使ってよい差なのかを整理しやすくなります。
実務では、検定は単に「数値差があるか」を見るためだけのものではなく、その数値差を根拠に判断してよいかを確かめるためのものです。言い換えると、意思決定を外すリスクを少しでも減らすために使うものです。特に、広告投資や商品開発のように、後戻りのコストが大きい施策では、この考え方が重要になります。
| こんなとき | 検定の位置づけ |
|---|---|
| 生活者の反応をざっくり把握したい | 必須ではない |
| 複数案を比べて決めたい | 有効 |
| 数値差が大きく判断しやすい | 確認として使う |
| 数値差が小さく判断に迷う | 特に有効 |
ただし、検定結果だけで結論を出せるわけではありません。実際には、有意差の有無に加えて、数値差の大きさ、コアターゲットでも同じ傾向が出ているか、その数値差に実務上どれだけ意味があるかをあわせて見る必要があります。
そのため、検定は「数値差があるか」を見るためではなく、「その数値差で判断してよいか」を確かめるためのものだといえます。

検定(有意差検定)とは
検定(有意差検定)とは、調査により得られた結果の差異が『統計的』に違いがあるといえるのか?を判断する方法です。
例えば、2つの調査で男女のスコア差が10ptあった場合、その2つの調査結果とも『差』があるといえるのか?などを統計的に判断するときに使います。
本記事では、検定(有意差検定)の基本的なことや具体例、わかることについて解説します。
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【検証レポート】設問文・選択肢の見せ方で回答データは変わるのか?
設問文・選択肢の見せ方で、回答データに差は生まれるのかを検証し解説したレポートです。
下記に当てはまる方にお薦めの資料です。
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