こんにちは。表の読み方がわからない あさよるです。
いや、書いてあることはわかるような気がするのですが……むしろ、なまじ中途半端にわかっちゃうからこそ、「それっぽい」「真実っぽい」表に気が取られている気がします。別の言い方すると「騙されてるんじゃね？」って疑いがいつまで経っても拭えない。
確信が持てないんですね。
そして、先日『不透明な時代を見抜く「統計思考力」』という本をたまたま図書館で見つけ、読んでみました。結果、「統計」って全然理解してない分野だなぁと分かりました。
今回、Amazonランキングの中で、たまたま同じような本を発見し、さっそく読み始めたのでありました( ´∀｀)bｸﾞｯ!
難しい計算はナシ！簡単！
『統計学が最強の学問である』の魅力は何といっても、「統計」なんて聞いてもサパーリな あさよるにもわかる、ということです。
難しい計算式もありませんし、電卓も必要ありません。表や数式もかなり少なく、殆どは統計にまつわる「お話」や「考え方」。しかもそれらは面白い！
「ああ、統計学って勉強してみたいなぁ」と思いました。その前に、数学の復習をしたいなぁとも、強く思います(^_^;)
簡単で誰でもわかるように、しかも好奇心掻き立てられるようなまとめ方をされている本。新しい世界が開けるようで嬉しいですね。
一歩踏み込んだ内容は、他の本で
反対に言えば、中級者以上の方にとってはものたりない内容でしょう。
あさよるも前に読んだ『不透明な時代を見抜く「統計思考力」』と比べても、ほとんど同じようなことが書いてありました。例え話まで同じものもあり、統計を語る上でハズせない話題だろうと予想されます。
また、初心者にわかるように説明しようとすると、同じような内容にならざるをえないんだろうなぁとも思いました。
統計データ、使いこなせると面白そう！
統計データは、相関関係のあるデータもあれば、一見、理にかなっていそうで、実は関連のないデータもあります。日頃、「このグラフって何？」「なんか上手いこと言われてない？」と不安になってしまうこともあります。その理由がちょびっとわかりました。
こんな喩え話ご存知ですか？
〈次の食べ物を禁止すべきかどうか考えてみましょう〉
・心筋梗塞で死亡した日本人の95％以上がずっとこの食べ物を食べていた。
・強盗や殺人などの凶悪犯の70％以上が犯行前24時間以内にこの食べ物を口にしている。
・日本人に摂取を禁止すると、精神的なストレス状態が見られることもある。
・江戸時代以降日本で起こった暴動のほとんどは、この食べ物が原因である。西内啓『統計学が最強の学問である』p.70
このデータだけ見ると、かなりヤバい“ブツ”が巷に出回っていることがわかります。凶悪犯を反抗に掻き立てるのです。江戸時代の資料にも残っているものを、未だ政府は規制せず一般に販売してけしからん！
という風に見て取れますが、この食品は実は「米」のこと。心筋梗塞で亡くなった方の殆ども、凶悪犯も、江戸時代の人々も食した「米」の話でした。
データというのは意味のないものを並べただけでも意味があるかのように見えてしまいます。
あるいは、データを提示する側に“悪意”があったとき、まんまとその悪意に乗せられてしまうかもしれません。勘違いの情報が伝聞されてくることもあります。
さも真実であるかのようなデータに注意を払う必要を感じました。
表を見るだけでイヤッ！…はもう卒業
『統計学が最強の学問である』を読み、ページを開いて、表をすっ飛ばして読むのはやめようと思いました(^_^;) データにもきちんと注意を向けようと思ったのです。
本書『統計学が最強の学問である』は、実際に統計データを作る時、注意をしなければならない事柄や、ポイントもまとめられています。この一冊を読んで統計を扱えるようにはなりませんが、データがどのように集められ解析されているのかを知ることで、理解が深まりました。
「ランダム」や「確率」という言葉は、日常の中でも使用します。ですが、実際にランダムをどうやって作るのでしょう。「確率」は学校で習いましたが、実際の使い所をよくわかっていない気がします。
メンデルの法則やニュートンの万有引力の法則も、統計を用いて紹介されました。統計ってとても身近にあることなんですね。
『統計学が最強の学問である』。あさよるは駆け足でザザッと読みました。改めて、じっくりと腰を押しつけて読みたい内容だなぁと思います。これまでに身に着けた知識もブラッシュアップできそうな予感がある、ワクワクする読書でした。
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統計学が最強の学問である
- 西内啓
- ダイヤモンド社
- 2013/1/24
目次情報
第１章 なぜ統計学が最強の学問なのか？
01 統計リテラシーのない者がカモられる時代がやってきた
H・G・ウェルズの予言／あみだくじの必勝法／統計学を制する者が世界を制する
02 統計学は最善最速の正解を出す
統計学が最強の武器になるワケ／「疫学の父」ジョン・スノウの活躍／人類の寿命は疫学伸ばした
03 すべての学問は統計学のもとに
なぜ今、統計学が花開いたのか／フラミンガム研究の調査が２年に１回だったわけ／退屈だった「紙とペンの統計学」／「ビッグデータ」という言葉が流行るわけ／これからの10年で最もセクシーな職業
第２章 サンプリングが情報コストを激減させる
05 統計家が見たビッグデータ狂想曲
狂想曲を盛り上げる専門用語／データを活かすのにお金は要らない
06 部分が全体に勝る時
失業率25％！／ニューディール政策を支えた統計家たち／全数調査vsサンプリング調査／80年前と変わらないおっさんたち
07 １％ｎ精度に数千万円をかけるべきか？
サンプリング調査への「よくある反論」／誤差を計算する方法／サンプルを1万増やしても標準誤差は0.1％しか変わらない／まずは、正しい判断に必要な最小十分のデータを
第３章 誤差と因果関係が統計学のキモである
08 ナイチンゲール的統計の限界
「ふ～ん」としか言えないグラフ／データをビジネスに使うための「３つの問い」／「集計」だけでよかったのは19世紀まで
09 世間にあふれる因果関係を考えない統計解析
ツッコみどころが多すぎるグラフ／よくわからないまま使われる指標たち／死者・犯罪・暴動を生み出す食べ物とは？
10 「60億円儲かる裏ワザ」のレポート
買ってくれる人、買ってくれない人の違いは何か？／「あるある」は当てにならない／DMの送り方を変えるだけで売上が60億円アップする
11 ｐ値5％以下を目指せ！
「誤差」を考えない試算は皮算用／「A/Bテスト」とはお馴染みの比較検討のこと／「0.1％」の差は出たけれど／「カイニ乗検定」と「ｐ値」の登場
12 そもそも、どんなデータを解析すべきか？
裏ワザを見つける３つめのポイント／ビジネスにおける明確なゴール／それは利益につながっているのか？／CPU温度の解析がコスト削減につながった
13 「因果関係の向き」という大問題
因果関係には向きがある／ゲームと少年犯罪の因果関係は明らかにできるのか？／「フェア」じゃないからわからない／２つの解決法
第６章 統計家たちの仁義なき戦い
24 社会調査法 vs 疫学・生物統計学
統計学の6つの分野／正確さを追求する社会調査のプロたち／「妥当な判断」を求める疫学・生物統計家／終わりのない言い争い
25 「IQ」を生み出した心理学統計学
「一般知能」の発明／知能を7つに分けた多因子知能説／心理統計家の考えと手法／心理統計家は「質問紙」に命をかける／IQへの結論
26 マーケティングの現場で生まれたデータマイニング
意外なほど新しいデータマイニングの歴史／「おむつとビール」でバスケット分析／バスケット分析よりもカイ二乗検定を／人工知能の研究から生まれた高度な手法／なぜ、データマイニングの専門家は回帰モデルを「古臭い」と言うのか？／「予測」に役立つデータマイニング
27 言葉を分析するテキストマイニング
計量文献学が否定した「シェイクスピア＝ベーコン説」／テキストマイニングの王道「形態素解析」とGoogle を支える「N-Gram」／ビジネスにおけるテキストマイニングの活用法／テキストマイニングを活かすコツはそれ以外の統計リテラシー
28 「演澤」の計量経済学と「帰納」の統計学
統計学と計量経済学の「表面的」な違い／統計学と計量経済学の「本質的」な違い／よりよいモデルを求める計量経済学者／影響力を強める計量経済学
29 ベイズ派と頻度論派の確率をめぐる対立
頻度論派はシンプルに考える／ベイズ派は「事前確率」と「事後確率」を考える／計量経済学と相性がいいベイズ統計／迷惑メールの判別に威力を発揮するベイズ統計
終章 巨人の方に立つ方法
30 「最善の答え」を探せ
エビデンスのヒエラルキー／最高のエビデンス「系統的レビュー」と「メタアナリシス」／「最善の答え」は公開されている
31 エビデンスを探してみよう
日本語文献の探し方／英語文献の探し方／明らかなる課題
おわりに
参考文献
索引
西内 啓(にしうち・ひろむ)
1981年生まれ。東京大学医学部卒(生物統計学専攻)。東京大学大学院医学系研究科医療コミュニケーション学分野助教、大学病院医療情報ネットワーク研究センター副センター長、ダナファーバー／ハーバードがん研究センター客員研究員を経て、現在はデータに基いて社会にイノベーションを起こすためのさまざまなプロジェクトにおいて調査、分析、システム開発および戦略立案をコンサルティングする。著書に『コトラーが教えてくれたこと』(ぱる出版)、『サラリーマンの悩みのほとんどにはすでに学問的な「答え」が出ている』(マイナビ新書)、『世界一やさしくわかる医療統計』(秀和システム)など。
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