データ分析の先生！文系の私に超わかりやすく統計学を教えてください！

高橋信

【注目!「文系人間」は心して読んでください。】

チンプンカンプンだった統計学の
「文系のための翻訳書」ついに発刊。

ビッグデータだ、データサイエンスだと騒がれる昨今。
数字やデータを使いこなすためにまずは統計学とやらを
学んでみよう!と入門書を手にとってみるも、
数学的な難しさから門前払いされてしまう……。

本書はそんな方々のために書かれた
言わば「統計学の翻訳書」です。

・統計学ってそもそも何?
・便利そうというのはわかるけど、どう役立つの?
・世の中にあるデータってどのくらい信用できるの?

といったことから始まり、母集団の割合の推定や重回帰分析まで、
わかりやすくていねいに解説。

数字が苦手な「文系人間」を自負する方々はもちろん、
統計学の初学者や独学で挫折してしまった方、
過去に学んだものの実は理解に不安が残る方にもおすすめです。

・・・
下記URLにて、書籍内で使用したデータのエクセルファイルを
ダウンロードできます。エクセルでの重回帰分析の体験などに
ご活用ください。

https://kanki-pub.co.jp/pages/bunkeitoukei/

• カテゴリ: ビジネス・実用
• ジャンル: ビジネス・経済 / 経済
• 出版社: かんき出版
• ページ数: 240ページ
• 電子版発売日: 2020年09月07日
• コンテンツ形式: EPUB
• サイズ(目安): 17MB

[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。

[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。

[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。

[ブクログ · ★★★★☆]

統計の概要を知り、データリテラシーを上げるというところか。
ただ、このシリーズの『数学を教えて下さい』ほどの、分かりやすさとスカッと感はないので星四つ。

元々、重回帰分析など、知っているところの中で決定係数などの数学的な裏打ちが見えてきたことがよかった。その他、得られたことは次のとおり。どれも、大事だが、読んでさらにその内容や使いどころ、限界がわからないので、その辺がモヤモヤ感が残るところかも。概要本での限界かも。もう少し、教科書的なもので抑える必要があるかも知れない。

構造方程式モデリング→用語として初めて聞く。sem かなり使いやすそう。1970年代から使われていたとのことで、知らなかったのは、勉強不足だ。使ってみたい。

無作為抽出の必要性→推計統計学で母集団のデータを推定するには必須の考え方。しかしながら、雑誌アンケートは、母集団からランダムサンプリングできていないとのよし。確かにそうだが、アンケートなんて答えてくれた人が答えてくれただけであり、母集団を表すことにはならないのではと思ってしまう。

円グラフは控えめに
→円グラフは質問の選択肢が2つのとき。または、3つ以上かつ順序性のあるデータのみ。
経年変化も比較できないことはしっていたが。
順序性がないデータのグラフでは、横棒グラフ
縦棒グラフもなるべく避ける→左から右へ視点の誘導されるため


データの雰囲気の掴み方　数量データ
→代表値は平均、中央値
→ばらつきは、平方和、分散、標準偏差、普遍分散
→基準化　(個々のデーター平均)/標準偏差

カテゴリーデータの掴み方
→割合で示すのみ。
→2値データは数量データとして扱える
→段階評価のデータを計算してはいけないとのことだが、数量化二類とかとの関係はどうなのか？？

データの可視化は、分布
→ヒストグラムの階級の幅を小さくすることで、確率密度関数となる
→確率密度関数に、正規分布、t分布、F分布がある

母集団の割合の推定
→信頼区間

重回帰分析
→予測区間、決定係数

統計的仮設検定
→平均値の違いなどの比較

[ブクログ · ★★★★☆]

　統計学の雰囲気をつかむために、統計検定のテキストと一緒に購入。
　ネットや雑誌などで見るアンケート結果などの分析を見る心構えができたことが一番読んでよかった部分だ。もっともらしい表を安易に信用することがこれから減ると思う。
あと、回帰分析や標準偏差を実際Excelで求められたのもいい経験になった。Excelでデータ分析機能を使ったことがなかったので、回帰分析の指標がいろいろ自動で出てきたときには感動した。excelを見直した。

統計の本格的な知識が身に着くわけではないが、雰囲気を知れたり、生活に少し活かせるちょっとした知識を知れる本。タイトル通り、文系の方におすすめ。
　
　
　

[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。

[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。

[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。

[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。

[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。