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統計学のさわり
・世の中にある統計学の入門書は「大学で初めて学ぶ人向け」に作ってある。
従って中学・高校で数学を諦めた人が読みこなすのは不可能だ。統計学は数学嫌いの人を想定していない。
とはいえ数学嫌いでも現代人の教養として知っておいた方がいいこともある。
データ社会を生きるサバイバル術の一種でもあるからだ。
・インターネット投票は”調査もどき”。その結果を「世間の声」と判断してはならない。
・真実を知りたかったら、母集団を調べるしかない。
どうやって標本を抽出したのかの情報が書かれていない調査結果は検討に値しない。
・買い物やサービスを選ぶ時に、レビューや星（評価）の数が出てくるが、
母集団が不明瞭である以上、鵜呑みにするのは危険である。
・偏差値の推移を参考にしていいのは、自分の通っている学校のように、集団のメンバーが固定されている場合に限られる。
・選挙には行った方がいい。選挙に行く人が多ければ、当選者が変わる可能性がある。
・直径5mmのネジを製造する機械があったとして、5mmぴったりのネジが必ず作られる事は絶対にあり得ない。
ほぼ5mmなのは間違いなくても、5.003…や4.999…といった具合にぴったりにはなり得ない。
だから実際に作ることのできる確率を求める必要がある場合には、設定の幅を持たせるのである。
・信頼率は一般的に95％に指定される。
・データの集計結果を視覚するには、横棒グラフの方が縦棒グラフより分かりやすい。
・「正しいかもしれないし、正しくないかもしれない」。
・データの分析を外部に頼んでも、優れた結果を必ず出してもらえる保証はない。
分析前の（依頼者と外注側との）打ち合わせが不十分だと、「必要な要素が十分に入ってない結果を出された。信用できない」
ということになってしまう。
・統計学を使えば真実に近づけるが、実際には難しい。統計学は、森羅万象を明らかに出来る魔法のような学問ではない。
・確証に基づかず、偉い人の思いつきで物事が決まってしまう場面は少なくない。
しかも本当に効果があったかどうかの検証も疎かだったりする。
データで実証したい時に、統計学の知識が役に立つ。
・データに基づいて物事を考えるという感覚が大事なのである。
Posted by ブクログ
タイトルのとおり、ど素人だけど統計学を知りたいという文系人間の私にぴったりで、今の私にとっては五つ星の本。少なくとも、分散や標準偏差という用語や、回帰分析のさわりは理解できた。もちろん、高度な内容には進めていないが、超初級編としては丁度いい。統計についての様々な誤解や、世の中の怪しい統計に対する批判も面白かった。
Posted by ブクログ
とてもわかりやすい。初心者の最初の1冊として最適。
統計学が社会でどんなふうに活用されているかが、わかった。怪しい分析結果を納品する会社があって、本当はその結果を理解できていないのに是認する顧客がいて、なんとなく世の中が回っている現実があるらしいのもわかった。統計的仮説検定の説明が、見たことがないタイプで、勉強になった。
Posted by ブクログ
「はじめに」が、結構面白いです。
データが偏ってるかもしれないから、アンケートの結果を鵜呑みにしてはいけないってことが、理解できました。最後の回帰分析も、理解できた気がします。
わかりやすかったです。もっと理解できるように、また、読み直そうと思います。
Posted by ブクログ
ビジネスパーソンの間で、データ処理や統計を学ぶ必要性を感じる人が増えているようです。この手の本が、次々と出版されますね。
冒頭から、「調査もどきが多すぎる」という鋭い指摘。苦手意識からか、数字で示されるとあたかもそれが正しい、それ以外は受け入れられないとまで思ってしまう人がたまにいます。
平均値ほどあてにならない数字はないのに、平均が大好きな人も多いように思います。散らばり具合を見ないことには、全体を把握することはできないのに。
ファイナンシャル・プランナーという立場で家計の話をするときに、どのような説明が伝わりやすいのかを模索する中、本書はとても分かりやすく、参考になりました。
運用のリスクを理解するには、確率や正規分布がわかっていなければなりません。数字を計算するのは理系の仕事ですが、数字を使ってプレゼンしたり説得したりしてコミュニケーションするのは、文系的な要素が必要だと思います。
本書は「データを計算する人」は、必ずしも「データの意味をよく知っている人」ではない、ということに気づかせてくれます。
Posted by ブクログ
ここは、深く考えてもあんまり必要のないところだから「そういうものと割り切れ」とか、そこから先は素人が学ぼうとしても時間無駄だとか、（ニュアンスです笑）言ってくれる感じが好きだった。案外、授業とかだと全部事細かに説明しようとしてれるけど、濃淡があるのがよかった。
Posted by ブクログ
統計学って聞いたこともなかったが、身近なところにあることが分かった。…という小学生みたいな感想になったが、本当にそうなんだよね。
まず統計の概念が吹っ飛んだ。テレビ等のアンケート調査の母数のあやふやさ、難しい式を使う割には、それでも絶対的な予測は出来ないことなど。
まさに目からウロコ状態。
確かに新規店舗を作ってそこにどれくらいの売上が見込めるか等、統計学的手法を使っても必ずいくらの売上が見込めると出せる訳では無い。
それでも、漠然と提案するよりは統計学を使って予測を出した方が良いだろう。逆に言うと偉い人が突然の思いつきでやる政策はその効果を予測してやっているのだろうか…やっていないとしたら怖い(´・ω・｀)
面白かったのは偏差値の話で、高橋先生は受験生への配慮で基準値を10倍して50を足していると推測していたところ。優しい。たしかに偏差値マイナス30とかだったら、嫌だわ。
なかなかに用語が複雑な感があるので、これもたまに見返すために手元に置いておきたい本。
Posted by ブクログ
確かに超わかりやすかった。
ただ、これぐらい超わかりやすくしてくれてないと、高校で躓いた私には難しいんですよね。
自分で使いこなせるようにならなくてもどういったものなのかざっくり知っておきたい人にはお勧め。
Posted by ブクログ
不偏分散と標本分散の違いを学べた。
回帰分析と重回帰分析がExcelで算出できることを知った。
大学で学んだことがスッカリ忘れていることに衝撃で、もはや思い出すこともできない。改めて勉強しなおすかどうするか、しばらく時間をかけて考えたい。
大学の先生が文系向けに書いてくださっているが、わかりやすいところと、そうでないところの差が激しい。
Posted by ブクログ
「具体的にデータからどのように計算するのか」ではなく「統計学でこんなことができるよ、あんなことはできないよ」と書いてある本。統計学の雰囲気を掴むのなら良いと思う。
ただ、やはり統計学という学問上(比較的簡単ではあるが)数式を避けては通れない。少なくとも数学1Aレベルの数学力は読むのに必要。
Posted by ブクログ
30代男性
最近、データサイエンテイストと呼ばれる方が存在して、社内でも統計学が重要という雰囲気になっているので、復習のために読みました。
統計の基本について、数値の取り扱い方、平均、分散、標準偏差を解説して、応用として重回帰分析をエクセルで紹介している。
さくっと一時間程度読める内容で、理系の復習には適していました。文章が対話形式で読みやすいので、統計学初心者にもオススメです。
Posted by ブクログ
統計検定2級を受験しようと購入したが、ちょっと違った。「統計学って結構曖昧」と言う点を認識できて良かった。と言う程度。
統計家と聞き手（数学苦手の文系）の会話形式で、話が進んでいく。「あの映画の通行人役のエキストラはどうしてチェックのシャツを着ているのだろう？」という点にごだわるようなものです。
と聞き手をかわしているところが、ナイス！
日常生活で使おうと思う。
Posted by ブクログ
統計学について知ってみたくて入門書よりも簡単そうな本を探して入手。文系の自分にはそれでもやはり荷が重かったがなんとなくイメージを得ることはできた。データの見方や標準偏差、重回帰分析などの数字の存在やどんな意味を持つのか。結局のところそれを知った上でどう使うか、どんなデータを持ってくるのか、などセンスや経験が必要とされるのだろうと思った。ここからさらに深く踏み込んで勉強するよりももっと広く浅く学んで知識や数字の使い方を学んでみたいとは思ったが他の入門書を読んだら違うことが書いてあるのだろうか。自分で計算したり式を活用することはできないが重回帰分析はエクセルで自動で計算できることを知れたので機会があれば実際に使ってみたい。理解できたとは言えないが統計学のさわりとしては勉強になる本でした。
Posted by ブクログ
統計の基本的な概念である無作為抽出法、平方和、分散、標準偏差について理解することができる。回帰分析について解説されている点は類書とは異なる点で助かる。
正規分布や信頼区間についても言及されているがやや文系読者にとっては難しいのではないか。
全般的に類書より難しい印象。それは端的に数式が多いからで概念理解に手こずっているところに数式理解もしなければいけないからだと思う。私も含め数式に抵抗感がある人は基本的な学力が足りていないので、かなり丁寧に数式を説明してもらう必要があるが、本書はやや中途半端なところは否めないと思う。
数式への抵抗感を一部払拭しつつ、統計の世界を案内すると言う目的だったと推測するが、そこはちょっとうまくいっていないと思う。統計の理解が浅くなりがち。
試みとしてはよかったけど、本書の目的を達成するためには倍の厚さは必要だったのではないかという感想。
