ここまでの話では、
データの大体（代表値）、ばらつき（散布度）、**かかわり（相関）**に注目して、
「データをどのように要約できるか」を見てきました。
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🍰 例：男女で購入額に差があるように見える？
たとえば、ある店舗での平均購入額を調べたとします。
平均購入額 SD（ばらつき）
男性 4000円 800円
女性 4500円 1000円
平均値だけを見ると、
「女性の方がよく買ってくれそうだな」と思えます。
さらにSD（標準偏差）を比べると、
女性の方が1000円とばらつきが大きく、
人によって買う金額にかなり差がある様子も見えてきます。
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👀 でも、これって“たまたま”かもしれない
こうした数値はあくまで「見た印象」でしかありません。
サンプルを別の月に取れば、
たまたま男性客が多い日が続いて数字が逆転するかもしれない。
つまり今見えている「差」が本当にあるのか、それとも偶然なのかを判断するには、
仮説を立てて検証する必要があるのです。
そのための考え方が――
👉 **確率（probability）**です。
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🎯 確率を学ぶ意義とは？
確率を学ぶ目的は、
> 「偶然のゆらぎ」を見積もり、どこまでが“普通に起こり得る範囲”かを判断するためです。
つまり、確率を使うことで
「その結果はどのくらい“起こり得る”ものなのか」
を数値で表し、
感覚ではなく、根拠をもとに意思決定できるようになるのです。
心理学でもビジネスでも、
この“偶然かもしれない”を数で扱えることが、
客観的アプローチの第一歩になります。
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🧩 ここで登場するのが「P値」
P値とは――
> 『もし本当は差がないとしたら、今みたいな結果が出る確率』
のこと。
もっとやさしく言えば、
> 「この結果は、どのくらい“普通に起こり得る”ことなのか」
を示す目安です。
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🔢 P値の見方（イメージ）
P値 意味 判断の目安
0.4（40％） 4割くらいの確率で起こる。つまりよくあること。 → 偶然の範囲。差があるとは言えない。
0.02（2％） 100回に2回しか起こらない。つまり珍しいこと。 → 偶然では説明しにくい。差があるかもしれない。
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🪙 コイントスで考えてみよう
たとえば、公平なコインを10回投げるとします。
「表が10回連続で出る」確率は
(0.5)^{10} = 0.00098
1000回に1回しか起きない“かなり珍しい現象”です。
それがもし何度も続いて起きるなら――
「このコイン、もしかして偏ってる？」
と疑いたくなりますよね。
> 💬 これがP値の発想です。
本来ならほとんど起こらないことが実際に起きているなら、
「偶然ではない」かもしれない、と考える。
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⚠️ よくある誤解
> ❌「P=0.02だから、女性が多く買う確率は98％！」
❌「P値が小さい＝その結果が正しい」
これは誤りです。
P値は“結果の確からしさ”ではなく、
「偶然でもその結果が出る確率」を表すもの。
つまり、「どのくらい普通に起こり得るか」を測るための確率のものさしなんです。
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🧠 まとめ：確率を学ぶ意義
記述統計（平均・散布・相関）は「データの見方」を教えてくれる。
確率は、そのデータが「どのくらい確からしいか」を教えてくれる。
P値は、「その結果が偶然に出る確率」を示す。
Pが大きい（例：0.4）＝よくあること。
Pが小さい（例：0.02）＝珍しいこと。偶然では説明しにくい。
確率を学ぶ目的は、思い込みを減らし、正しい判断を下す力をつけること。
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🔎 確率を理解するための３つのテーマ
確率を本当に使いこなすためには、次の３つを押さえておくとよいでしょう。
1️⃣ 確率のルール
確率って何？ 事象の考え方・加法と乗法の法則。
2️⃣ 確率のモデル
現実のデータがどんな形をしているか（例：正規分布）。
3️⃣ 確率の運用
実際のデータから母集団を推測する「推測統計」。
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> 🗨 ひとことでまとめると
ここまでの「平均・ばらつき・相関」は“データを見て整理する”話。
これからの「確率・P値・推測統計」は“データを見て判断する”話です。
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