散布図による相関分析

以下は勤続年数と給料の関係を表した散布図です。トレンドラインとして線形回帰の直線を引いており、相関係数やP値などの統計指標が表示されています。

これをAI ノートエディターの「チャートの解釈」機能を使って解釈を出力します。

AIによる解釈結果

勤続年数と給料の関係を示す散布図からは、勤続年数が増加するにつれて給料も増加する明確な傾向が確認できます。線形回帰分析の結果、相関係数は0.773と高い正の相関を示しており、勤続年数が1年増えるごとに給料が約467.66増加するという関係性が統計的に有意であることが示されています(P値は2.73e-292と非常に低い)。しかし、勤続年数が長くなるにつれて給料のばらつきも大きくなる傾向が見られ、特に勤続年数10年以降では、同じ勤続年数でも給料に大きな差がある従業員が存在することが明らかになっています。

この散布図の解釈において、「勤続年数が増加するにつれて給料も増加する」という基本的なパターンを言語化することから始まり、そこから相関係数0.773という具体的な統計指標を抽出して「高い正の相関」という統計的に適切な表現で説明します。

さらに、線形回帰の傾き（係数）を「1年増えるごとに約467.66増加」という実務で理解しやすい形で説明をしてくれます。これにより、統計学を学んだことがない方でも、この分析結果が実際のビジネスシーンでどのような意味を持つのかを直感的に理解できます。また、P値が低いことから、この関係が偶然ではなく統計的に有意であることを明示し、分析結果の信頼性を保証しています。

このように、統計的な指標を含む専門的な解釈もできるため、データ分析初心者でも専門家のような洞察を含んだレポートを作成できます。

信頼区間による比較分析

以下は職種ごとに給料の平均値とその95%信頼区間を可視化したエラーバーチャートです。

95%信頼区間は、異なるグループ間での平均値や割合の違いが統計的に有意かどうかを判定できる強力なツールですが、正しく解釈するには統計学の知識が必要になります。

これをAI ノートエディターの「チャートの解釈」機能を使って解釈を出力します。

AIによる解釈結果

職種別の給料平均を95%信頼区間で比較すると、「マネージャー」の平均給料が約17,182ドルと最も高く、次いで「リサーチディレクター」が約16,034ドルとなっています。一方、「営業担当」の平均給料は約2,626ドルと最も低く、給料水準には職種間で顕著な差が見られます。特に、「マネージャー」と「リサーチディレクター」は他の職種と比較して給料水準が大幅に高く、信頼区間も重なっていないことから、統計的に有意な差があることが示唆されます。

信頼区間チャートの解釈において、まず、各職種の平均給料を正確に数値化し、それぞれのグループの位置関係を把握します。ここで重要なのは、信頼区間という統計的な概念を理解した上で、その信頼区間が重なりがあるかどうかを元に「統計的に有意な差がある」という専門的な判断を下している点です。

信頼区間が重なっていない時には、真の平均値が同じになることは確率的に低いため、統計的に有意であると判断できます。AIは複数のグループを同時に比較し、どのグループ間に有意な差があり、どのグループ間にはないのかを識別した上で結果を説明してくれます。

このように、AIを使うことで統計学の専門知識がない方でも、「信頼区間が重ならない場合は統計的に有意な差がある」といった判断基準を学び、今後の分析にも活用できるようになります。