超文系人間のための 統計学トレーニング 「数字を読む力」が身につく25問

斎藤広達

様々なデータ、会社の売上や目標、日々の家計から国家予算まで……我々の身近にあふれるさまざまな「数字」。その意味を正しく把握し、自分事として理解するためのスキルが「統計学」だ。本書は数字に苦手意識のある文系ビジネスパーソンを対象に、問題形式で楽しみながら統計学が身につくトレーニングブック。使うのは基本「四則演算」のみ。身近なケースを元に、「どんなときに、どう統計学を使えばいいか」がわかる。 問題例：●「営業は足で稼げ！」「企画書の精度を高め、成約率を倍にすべき」。統計学的に正しいのはどっち？ ●20人中3人が改革案に「大反対」。この案、果たして進めるべき？ ●自動車購入とカーシェアリング、どっちを選ぶべき？ ●どちらの案がいいかを決める社内アンケート、何人の人に聞けば十分？ ●ライバル店のレビューの点数が妙に高い。イカサマかどうかを見抜くには？ ほか 今までなかった画期的な統計学入門！

• カテゴリ: ビジネス・実用
• ジャンル: ビジネス・経済 / ビジネススキル
• 出版社: PHP研究所
• 掲載誌・レーベル: PHPビジネス新書
• タイトル: 超文系人間のための 統計学トレーニング 「数字を読む力」が身につく25問
• タイトルID: 1105309
• ページ数: 224ページ
• 電子版発売日: 2022年03月25日
• コンテンツ形式: EPUB
• サイズ(目安): 6MB

[ブクログ · ★★★★★]

ど文系、数字苦手、文章題はトラウマ級に大嫌い、といった自分にとって、救済の本。
統計に関する本は挫折してたが、極めて平易で、例も身近でイメージしやすく、3時間弱で一気に読めた。
自分でも身近な数字で計算してみたくなるし、実際に私にもできた。

営業職やマネジメント、マーケティングの仕事において、モヤモヤすることが多かった。モヤモヤは統計、確率を理解できてないかったことに気づいた。

さすがコンサルタント。数字に弱い一般読者の弱点を理解して、よくぞ書いてくださった。著者に感謝。

[ブクログ · ★★★★★]

数式や公式、専門用語を極力なくし、ワインの価格やスーパーの売上など身近なトピックを使用して統計を学ぶことができる。感覚的な発想と数値での分析と両方を場面に合わせて使いこなせるようになりたいと思う。

[ブクログ · ★★★★☆]

こういう考え方があるので、何かの仕事を進める際にはパターンを事前に予測し、リスクを考えて交渉なり対応しましょう的な内容。どの規模、どの基準辺りを狙っていくか、の大まかな方向性を作るための考え方が主。
統計学がどんなものか知るために聞いてみたが、結果的に今の仕事とほとんど関係なさそうだったが、仕組み自体はパズルみたいで楽しい。

ただこの辺は欲しくなった時にAIが代替してくれそうな感じもある。
決まっているパターンにハメて対応するのはもう人間では追い付かない。
今後はむしろデータを集める作業の方が重要視されるんじゃないかなどと思った。

[ブクログ · ★★★★☆]

本当に簡単な数学で統計学というものを書いている。
@変換、平均値、中央値、確率、期待値と中学高校数学で学ぶことばかり。
そこからの分散、正規分布、標準偏差、多変量解析と話が展開していくので理解しやすい。
もう少し詳しく、また現実的な実例が知りたいと思ったけど、もっと別のもので深く学びたいと思えるのがこの本のいいところかも。

[ブクログ · ★★★★☆]

2026/10/01「統計学トレーニング(再読)」斎藤広達
統計学の入門書、平易だがポイントは押さえる必読書
日本人の基礎知識として取得させると日本は変わるが
現在の権力者は困るから、簿記も統計学も教えない
「平均値」と「中央値」の区別に加えて、①データの分散②標準偏差③信頼度、これだけで大きく変わる
１．＠変換　一人当たりの数字に直す＝身近になる
　　面積当たり　時間当たりetc.
　「フェルミ推定」シカゴにピアノ調律師は何人いる？
２．平均の罠　サンプル数少ないと歪む
　中央値との比較をみる　「外れ値」の排除
３．シナリオ・プランニング
　「新車販促」 ①楽観ー施策a/b
　　　　　　　②悲観ー施策c/d
４．「ファネル　漏斗ろうと」
アポイント成功率(ー10%以下)
訪問成功率(30%)✕提案成功率(30%)✕クロージング(50%)
＝0.45%　なんと低い！新規営業の大変さ　
地域ブランド＝フランチャイズの有り難さ
５．正規分布　標準偏差
平均±１標準偏差　６８％
　　　２標準偏差　９５％
　　　３標準偏差　９９．７％
「２：６：２の法則」
偏差値＝平均点を偏差値５０　６０は±１標準偏差
偏差値６０超は受験エリート
６．Ｓカーブ　正規分布の累積
７．回帰式　決定係数Ｒ2＝予測値の二乗/実測値の二乗
　決定係数０．５以上　高すぎるのは？
　「外れ値」はチャンス→ベンチマーク手法
⇒多変量解析分析の時代へ
exワインの価格①年数②気温③降雨④前期降雨

2022/04/19「統計学トレーニング」斎藤広達
１．ストロー効果　思索はロジック　絞り込み　IBM蓑輪さんの教え
　　コンタクト ー訪問 ー提案 ー成約
　　２００　１００　５０　２５(12.5%)
２．偏差値　偏差値５０は平均３４％　６０は１偏差プラス１４%　
　　７０は２偏差プラス２％
３．「無作為抽出」＝大発明　サンプルは３０－５０で可
　　視聴率２０％の誤差は±2.6% 　誤差を１/１０はサンプル１００倍
４．データサイエンス
　　回帰式　信頼性は決定係数０．５以上あれば

[ブクログ · ★★★★☆]

専門的な用語や式をほぼ使わずに考えやすい事例を用いて統計学の一部が説明されています。非常に初歩的なので統計学までいかず数学の範疇であるようにも感じましたが、統計学が社会でどのように役立ち活用されているのか考える視点を養える面もありました。専門的な本を読んで挫折してしまうよりは興味を持つという点で本書をまず読んでみて色々な著書に触れるのが良さそうです。