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「積み」の効果を統計的に検証する

この記事は eeic Advent Calendar 2017 その2 の22日目の記事です。

qiita.com

こんにちは、eeic2017のそこのオタクです。この冬学期に、学科の実験でデータの解析・可視化について勉強したので、実際に自分の興味のあるデータを使ってちょっとした分析をしてみました。

はじめに

  • 「CDやBlu-rayに1つ付いてくるシリアルコードを打ち込むと、ライブに1口応募できる」
  • 「チケットの当選確率を上げるために、そのCDやBlu-rayをたくさん買おう」

…という経験は、声優やアイドルのファンにとっては身近なものではないでしょうか。

「当選確率を上げるために同じ商品をたくさん買うこと」をネットスラングとして「積む」と表現することがありますが、積むことでどの程度当選確率が上がるのかという点については、公演の主催者側からは公表されることはなく、そのメカニズムはブラックボックスになっています(当たり前ですが)。

CDやBlu-rayは決して安い買い物ではないので、それらを積むことに効果があったかどうかはオタクにとっては死活問題になってきます。

そこで今回、積むという行為に効果があるかどうかを検証するために、アンケートを行いその結果を統計的に分析することを思いつきました。

本記事では、今年夏に開催された『ラブライブ!サンシャイン!! Aqours 2nd LIVEツアー』のBlu-ray最速先行を対象に、私が独自に実施したアンケートの結果をPythonで統計的に分析していきます。

  • はじめに
  • TL;DR
  • アンケートの実施
  • データの概要
  • 会場ごとの抽選結果の独立性の検定
    • 名古屋 × 神戸
    • 神戸 × 埼玉
    • 埼玉 × 名古屋
  • 「積み」は有意差を生むか
  • 「地域補正」について
  • まとめ
  • 感想・反省
  • 参考文献
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