あらすじ
【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/
感情タグBEST3
このページにはネタバレを含むレビューが表示されています
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
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。
