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Error Analysisモジュールを使用する際に利用可能なさまざまな主要パフォーマンス指標について学びましょう。
エラーのあるセッション
エラーが発生したセッションの数。
クリック後のエラーのあるセッション
ユーザーのフラストレーションに関連するエラーをよりよく相関させるために、クリックに関連するエラーを確認してください。
クリック後のエラーのあるセッションのカラムを使用して、クリック後に発生したエラーのあるセッションの数とパーセントを確認できます。
クリック後にエラーが発生するセッションは、ページビュー中にユーザーが要素を少なくとも3回クリックし、各クリックの後に2秒以内にエラーが発生する場合です。
クリックに関連するエラーをソートして、ビジネスに影響を与えるエラーを優先順位付けし、ユーザーの体験を改善できます。
注
クリック後のエラーのあるセッションは、30セッション未満の場合を除き、パーセントでソートされます。30セッション未満のエラーは、属性のランキングまたは重み付けでソートされます。
機会損失 ($)
エラーに遭遇したユーザーと遭遇しなかったユーザーのコンバージョン率（eコマース）の違いによって失われた収益。
機会損失の指標は、eコマースアカウントにのみ適用され、eコマース目標にのみ適用できます。
目標への影響 (%)
エラーに遭遇したセッションと遭遇しなかったセッションのコンバージョン率の違い。
失われたコンバージョン (#)
エラーに遭遇したユーザーと遭遇しなかったユーザーのコンバージョン率（参照目標）の違いによって失われているコンバージョンの数。
統計的有意性
機会損失と失われたコンバージョンに表示されるシンボルにホバーして、値が統計的に有意かどうかを確認してください。
「有意でない」とは、セグメントおよび/またはコンバージョン率の違いが非常に小さいため、コンバージョンの欠如がエラーに相関しているとは自信を持って言えないことを意味します。
注
統計的に有意な機会損失が最初に優先されます。
ページグループレベルでの失われたコンバージョン合計
これは、ページグループでエラーに遭遇したユーザーと遭遇しなかったユーザーのコンバージョン率（参照目標）の違いによって失われたコンバージョンの合計です。
よくある質問
なぜモバイルとデスクトップの失われたコンバージョンが合計に合わないのですか？
モバイルとデスクトップの失われたコンバージョン合計を別々に分析していると、各結果が合計デバイスの合計に合わない理由を疑問に思うかもしれません。これは、実際には間違いではなく、シンプソンの逆説として知られる統計的現象によるものです。
ContentsquareのError Analysisの例を見てみましょう：
| デバイス | エラーのあるセッション | エラーなしのコンバージョン率 | エラーのあるコンバージョン率 | 失われたコンバージョン |
| モバイル | 600 | 17% | 16% | 6 |
| デスクトップ | 100 | 65% | 54% | 11 |
| 両方 | 700 | 40%（合計） | 21%（合計） | 133 |
失われたコンバージョンの合計が17（6+11）になることを期待するかもしれませんが、実際には133です。しかし、これはシンプソンの逆説の例であり、個別のグループ（モバイル対デスクトップ）の結果が結合されると異なる動作をすることを示しています。その結果、全体の平均は、エラーのあるセッションがはるかに多いモバイルの結果に支配されており（600）、デスクトップよりもはるかに低いコンバージョン率を持っているため、合計の失われたコンバージョン結果が膨らんでいます。
この統計的現象のため、常にそのような指標をグループ（デバイスなど） ごとにおよび合計で確認することをお勧めします。