顧客データを使って施策の効果を確かめるとき、「比較対象（実施しなかったグループ）」を設ける主な理由として最も適切なものはどれか。

正解は A です。施策の効果を確かめるとき、実施したグループだけを見ても、その変化が施策のおかげか、それとも他の要因（季節やもともとの傾向）かが分かりません。実施しなかったグループ（比較対象）と比べることで、施策による変化を切り分けやすくなります。比較があってこそ効果を判断できます。

この問題の核心は「比較対象があると、施策の効果を他の要因と切り分けられる」点です。人数を増やす（B）・必ず良く見せる（C）・入力ミス修正（D）は、比較対象を設ける目的ではありません。実施群と非実施群の差を見ることで判断材料になる、と押さえましょう。

新しい施策を試すときは、一部の顧客にだけ実施し、残りを比較対象として残してみましょう。両グループの結果を比べれば、施策に効果があったかを冷静に判断できます。全員に一斉に実施すると、効果があったかどうかを後から確かめにくくなります。

比較対象が効果の切り分けを助ける

施策の効果を測るとき、実施したグループの数値が変わっても、その変化が本当に施策によるものかは、それだけでは分かりません。季節要因や全体の傾向など、施策以外の理由でも数値は動くからです。そこで、条件が近い「実施しなかったグループ」を比較対象として用意し、両者の差を見ることで、施策による変化を他の要因から切り分けやすくなります。

ほかの選択肢が誤りである理由

Bの「人数を増やして売上を大きく見せる」は、効果検証ではなく見かけを操作する話で、比較対象の目的ではありません。Cの「必ず良く見せられる」は誤りで、比較は結果を良く見せるためでなく、公平に効果を判断するために行います。Dの「入力ミスを自動修正」は、比較対象とは無関係なデータ品質の作業です。効果を切り分けるためというAが適切です。