二次インサイトの探索

このインサイトの説明変数。各縦棒のペアは、1 つの説明変数のカテゴリを表します。各組の左側の縦棒は、他方の説明変数の 1 つのカテゴリを表します。右側の縦棒は、他方の説明変数の他のすべてのカテゴリを表します。

カテゴリは ([モデル設定] で他のオプションを選択しない限り) 頻度の降順に並べられます。観察頻度が高いカテゴリほど左の方に表示され、観察頻度が低いカテゴリは右の方に表示されます。

各組の縦棒の意味を説明します。

• Category (カテゴリ) - 左側の棒は、統計的に重要であれば青で表示され、重要でなければ濃いグレーで表示されます。
• All Other Categories (他のすべてのカテゴリ) - 右側の棒は明るいグレーで表示されます。

左側の棒が重要であるかどうかを判断するため、Einstein は以下のテストを実行します。

• 数値の使用事例 (数値の結果変数) では、Einstein は各棒で 2 標本による対応のない学生の t-検定 (等分散なし) を実施し、それぞれの補カテゴリ (種類がコンサルティングと種類がコンサルティング以外) に対してテストします。
• 分類の使用事例 (バイナリ結果) では、Einstein はカイ二乗適合度検定を実施して、観察された好ましい結果の数を、補カテゴリに基づいて期待される数と比較します。

テストの p 値が 0.01 未満であれば、左側の縦棒が青になります。そうでなければ、濃いグレーになります。そして、青の縦棒は補カテゴリと統計的に大きく異なります (その平均は、補カテゴリではランダムであっても到達することが希な値よりもかなり高くなります)。

各組は、横軸に示されている説明変数のカテゴリを表します。各組では:

• 左側の棒は、別の説明変数の 1 つのカテゴリを表します。
• 右側の棒は、この説明変数の他のすべてのカテゴリを表します。
• 各縦棒の高さは、この (これらの) カテゴリの平均結果変数を表します。

棒にマウスポインターを置くと、詳しい情報が表示されます。

• 1 つ目の説明変数とカテゴリ
• 2 つ目の説明変数とカテゴリ
• Difference in Average for Other Buckets (他のバケットの平均差違): 左右の棒のレコードの平均の差違 (左側の棒の平均 - 右側の棒の平均)。
• 合計: このカテゴリのすべての結果変数の合計。
• Count (件数): このカテゴリの観察数。
• Difference from Average (平均からの差違): このカテゴリの平均とグローバル平均との差 (平均 - グローバル平均)。
• 結果変数: このカテゴリの平均結果変数 (合計 / 件数)。
• Global Average (グローバル平均): すべての変数のグローバル平均。

• 1 つ目の説明変数とカテゴリ
• 2 つ目の説明変数と他のすべてのカテゴリ
• 合計:このカテゴリの組み合わせのすべての結果変数の合計。
• Count (件数): このカテゴリの組み合わせの観察数。
• Difference from Average (平均からの差違): このカテゴリの組み合わせの平均とグローバル平均との差 (平均 - グローバル平均)。
• 結果変数: このカテゴリの平均結果変数 (合計 / 件数)。
• Global Average (グローバル平均): すべての変数のグローバル平均。