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Posted by ブクログ
なかなか楽しく読める～□統計学はビジネスだけでなく、投資や子育てなど日常の生活にも役立つ。□ものづくりの出来・不出来を決める指標にもなる。□いまやエビデンスがない話には説得力がない。□データの種類とグラフの使い方はデータの専門家でも間違うことがある。□データリテラシーは、現代人の必須のスキル。□データは大きく質的データ、量的データの２種類に分けられる。□量的データ、質的データには４つの尺度がある。（名義尺度・順序尺度・間隔尺度・比例尺度）□バイアスを排除して、「見えないデータ」から真実を見つけることが大切。□たくさんの真実（代表値）のなかから、自分に必要な「真実」を見つけるのが重要。□三つの代表値（平均値・中心値・最頻値）はそれぞれ性格が違うため、用途によって使い分ける。□データを読みとる、万能のモノサシはない。□「平均値＝ふつう」ではないことも。□１年後の株価、暗号解読にもチャレンジしてみよう。□正規分布は統計学のなかでは最もメジャーなグラフ。□正規分布は「きれいな山形」のグラフで、平均値の付近にデータが集まるような形になる。□正規分布は、世の中のさまざまな「バラツキ」をとらえることができて便利。□正規分布のキモは「平均」と「標準偏差」。□標準偏差は偏差値やIQなど学力を測る指標としても使える。□正規分布が使えないことも。その場合は「箱ひげ図」のように、中央値を活用する。□統計をとる方法としては「記述統計学＝全数調査」と「推測統計学＝サンプル調査」がある。□全数調査はすべてのデータをとる必要があり、国レベルの場合、膨大な時間とお金、手間がかかる。□サンプル調査はきちんとやれば精度は高いが、サンプリングを誤ると異なる結果が出てくる可能性があるため、注意が必要。□「内閣支持率」の速報などでは誤差を無視して表示することが多いのが難点。□いま「常識」「定説」とされているものもあくまで「仮説」にすぎず、覆される可能性がある。□どちらが正しいか？ と検査するときは、あえて正しくなさそうほうを最初は「正しいもの」として検証し、それを棄却する「仮説検定」で調べる。□仮説検定には「両側検定」と「片側検定」があるが、調べたい内容によって方法を選ぶ（ズルが生まれないように最初に決める）。□世の中には基本的にトレードオフの関係。判断ミスをゼロにしきれないため「危険率」という考えがある。□「Aが増えれば、Bもそれに伴って増える」というとき、AとBは相関関係にあるという。□因果関係があると相関関係が必ずあるが、相関関係があるからといって因果関係があるとはいえない。（ニクラスケイジの映画出演本数と溺死者の数）□「因果関係がありそう！」と思っても、じつは別の要因が隠れていたり（疑似相関）、まったく無関係のことがあるので注意。□エビデンスがあれば、運やカンに頼らない客観的な判断が下せる。□メンツよりも、エビデンスで得られた事実に目を向けよう。□因果関係を重視することはもちろん大事だが、ときに相関関係を見てすばやく行動する事も必要だ。□とくに人命に関わるときには、すばやい判断が求められる。□統計学はめちゃくちゃ役に立つ!!～猫のミケランジェロが解説するって態で、核心を突いてくる
Posted by ブクログ
内容はイージーだが、分かりやすい。初心者向けに良いし、教育にも使えそう。特に、途中いくつかの統計学クイズが挟まれるが、これが素晴らしい。
爆撃機の被弾率をデータ計測し、装甲を厚くすべきはどこか。3回連続表を向いたコインの4回目は、裏表どちらに賭けるべきか。あみだくじはどの場所を選ぶべきか。10日連続株価の上がり下がりを連日的中させ、それを毎日のメールで証明した勧誘投資メール、あなたはその勧誘に乗るべきかなど。統計学を駆使して、世の中の正しい見方が身に付く。
平均値、中央値、最頻値の話。分散と標準偏差。記述統計学、推測統計学。仮説検定や帰無仮説、擬似相関、ランダム化比較試験などの専門的な話も、もちろんわかりやすく。有益な読書だった。
