【感想】統計学が最強の学問である

なんにでも応用できちゃう統計学

タイトルにふさわしく本文も煽り気味な統計に関する読み物です。実践寄りの話が多く、特に後半戦の統計学を使う分野によっての使い方の違い（ぜんぜん違う！）は面白く読めました。また、一般化線形モデルのまとめ表…も秀逸。続きを読む

ビッグデータに振り回される前に知っておきたい

2010年頃から、「ビッグデータ」という言葉が世に出てきました。
ブログやTwitterの書き込み、電子マネーやクレジットカードに登録される購入履歴など、大量のデータを元に何らかの傾向や相関を見いだし…、意思決定に役立てる手法で、主にマーケティング分野で用いられています。
ビッグデータの理解には統計学の知識が必要ですし、そういう時期に出てきた書籍なのですが、ビッグデータ関連の話は軽く触れる程度になっていて、その前に必要な統計学の概念や基礎知識が主に扱われています。

統計学は、自分も十分理解できているとは言えないし、多くの日本人になじみの薄いものではないかと思います。
大きな理由として、大学入試でほとんど扱われないことがあります。入試のカリキュラムでは数学の「確率・統計」という形で扱われ、確率の出題はあっても統計はあってもオマケ程度、それゆえに高校の授業でもほとんど取り扱われないという状況であろうと考えられます。

ですが、やはり、ある程度の統計のリテラシーは持っておくべきだと考えます。
マスメディアやネットを通して伝えられるアンケートの結果に、どれくらい信憑性があるか。
相関関係と因果関係を混同してしまっていないだろうか。
統計的なデータがあるのに、ロジックを求めすぎて見落としていることはないだろうか。
そういった疑問を持つ力も、統計リテラシーが前提となります。

自分も本書を読むまで見落としていた大事なことがありました。
それはランダムサンプリングの考え方なのですが、たとえば喫煙習慣と肺がんの罹患率の関係を調べる際、喫煙以外の要素はすべて揃えないと、信頼性のある結果は出ないものと思っていました。
現実にはそのような条件の統制はできないので、信頼性はある程度犠牲にしているのだろうと考えていましたが、実際にはその他の条件が十分にランダムであれば、十分な信頼性が得られると言うことです。

統計学における考え方や概念の説明が主で、関連する学問分野間（たとえば、経済学と社会学）での統計への認識やアプローチの違いなど、興味深い話も多く、逆に数式はほとんど出てきません。
もし統計学を難しいと敬遠してきた人がいるなら、本書を読めば、統計学は思っていたほど難しい話ではないし、今まで統計学を敬遠していたために、言葉は悪いですが騙されていたことも多かった、という気づきもあるのではないでしょうか。続きを読む

数値の見方が変わる

私は全く統計あけではな学を学んだことはないのですが最後まで読めました。
実例が多く、統計学が持つ強みが感じやすいと思います。ビッグデータという言葉に踊らされるだけではなく、その数値が持つ意味や信憑性を…疑うが力養われます。
弱点を少し上げるならば専門的な言葉が多く、時間をかけて読むと「あれ、この言葉なんだったっけ？」となることが多少あります。
しかし、これをきっかけに統計学を学べば、実際に活きてくる機会は何度もあるのではないかと思える良書ですので、お勧めします。続きを読む

統計学の導入におすすめ

タイトルの通り、統計学の重要性がわかりやすく説明されている。P検定、カイ二乗検定など統計学で出てくる用語も、事前の知識なしでもその意味と見方を理解できると思う。そして統計学をちゃんと使ってみようという…気にさせてくれる。しかしながら、式や導出方法などについてはほとんど触れられていないため、具体的にどう計算するのかという部分は本書では得られない。簡単にでもいいから、数式での定義も載せていればなおよかったのではないかと思う。続きを読む

最初のとっかかりに

統計学を勉強始めだす前に、
概念を頭に入れるのにちょうどいいです。
内容はさほど深くなく大学で統計の授業を受けている人
会社でそういったことが必要になった人に最適です。
読みやすいですね。

勉強になりました。

日頃、読書といえば小説以外をあまり手にすることがない。
何となくであるが、もしかしたら最強という言葉に惹かれたのか読んでみることに。
結果、すごく勉強になった。
どれほど理解できたのかは全く自信がない…が、興味深く読むことができた。
何度か読み込んで理解していきたいと思う。
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