推測統計とは
推測統計（Inferential Statistics）とは、収集したサンプル（標本）データをもとに、母集団全体の特性について推論を行う統計手法です。標本から得られた情報を用いて、母集団のパラメータを推定したり、仮説の妥当性を検証したりします。
| ひとことで言うと | 一部のサンプルから、全体（母集団）がどうなっているかを推し量る手法。 |
|---|---|
| どこで使う | アンケート調査、品質検査の抜き取り、A/Bテストの判断。 |
| 注意点 | サンプルの取り方が偏っていると、どれだけ計算しても結論は歪む。 |
点推定と区間推定
推測統計の基本的な手法として、点推定と区間推定があります。点推定は母集団のパラメータを一つの値で推定する方法で、区間推定は一定の信頼水準のもとでパラメータが含まれる範囲（信頼区間）を推定する方法です。区間推定は推定の不確実性も示せるため、より情報量の多い推定です。
1母集団本当に知りたい全体
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2標本を抽出無作為に一部を取る
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3標本を分析平均や比率を計算
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4母集団を推定信頼区間つきで推測
仮説検定
仮説検定は、母集団に関する仮説（帰無仮説）を標本データに基づいて検証する手法です。p値や有意水準を用いて、帰無仮説を棄却するかどうかを判断します。t検定、カイ二乗検定、分散分析（ANOVA）などが代表的な検定手法です。
標本と母集団の関係
推測統計の信頼性は、標本の代表性に大きく依存します。偏りのない適切なサンプリング手法を用いることで、標本から母集団への推論の精度が高まります。標本サイズが大きいほど推定の精度は向上しますが、コストとのバランスも重要です。