統計学が最強の学問である【徹底レビュー】

統計学

メディアやネットで
様々な主張が出てきますが
その根拠となる統計データが
かなり怪しいものだったり

そのデータで主張するのは無理がない?

というものもあり
受け取る側の無知によって
騙されてしまう

特に、コロナ禍によって
様々な主張や憶測が流れたが
それって本当なのか?
というような
どのように判断していいかわからない

不安を煽るだけの情報に
惑わされないためにも
多くの人に
統計データの読み取り方を
知る必要があると感じ、
統計学についての書籍を紹介を
思い立ちました。

この記事では統計学がどれだけ有効なのか
について書かれている

統計学が最強の学問である

という本の紹介をします。

こんな方におすすめ

  • 噂やデマに惑わされたくない方
  • メディアの情報が正しいのか判断したい方
  • データ分析ソフトの導入を検討している方
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この本の内容

一言でいうと何?

統計データを有効性と概要を記した本

あみだくじから重回帰分析、計量経済学と幅広い範囲をカバー

この一冊にはとても多くのことが詰め込まれています。
難易度の幅がかなり広い本です。

ビッグデータ、統計学という武器を手に入れた

導入はとても分かりやすい題材からスタートします。

手計算時代の統計学から
IT技術を使った自動計算時代の統計学になり、
ビッグデータの活用で
新たなイノベーションが生まれる可能性
について書かれています。

ここはワクワク感が止まらないです。

「何かわかるんじゃないか」ではコストを無駄にする

ビッグデータという言葉が注目されて以来
様々なデータ解析で新しいニーズを発見できるのではないか
という期待が生まれましたが
ビッグデータで全数調査、データ分析しなくても
サンプル調査で十分という話が書かれています。

「適切な比較」が判断材料になる

データは集めても、
分析ができないと意味がない。

それがどうしたの?

というデータで溢れているのが
現状です。

統計学が無力となる場合

A/Bテストの有用性と
統計学が適用できない場合、
まったく無力となる場合について言及されています。

重回帰分析、ロジスティック回帰まで登場

「一般化線形モデル」という
色んな統計手法は実は大枠で同じだよね
という画期的な理論を教えてくれます。

例えると
犬とか猿とかキジとか、
カツオとかカエルとかトカゲとか
みんな姿、形は違うけど
まとめると「動物」っていうカテゴリーに分けられるね。
という感じです。

もちろんt検定とか一つ一つは深い理解をしていなくても
主張は理解できます。

ただ、このあたりから読むのが大変になってきました。

素人には難しい領域

ここまでくるとかなり難しい。
理解するのも(実際には理解していない)
時間がかかった。

素人なら読み飛ばしても構わない。

著者・西内 啓氏の経歴

西内 啓(にしうち ひろむ 1981年 – )は、兵庫県神戸市出身の統計家。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、分析サービスを提供する株式会社データビークル[2]の取締役として、社会にイノベーションを起こし[3]、全てのビジネスマンが分析に携われるツールの開発、官民のデータ活用プロジェクトの支援に従事。

Wikipediaより引用

Twitterで発信をしています。

他の著書

統計学が最強の学問である[ビジネス編]

統計学が日本を救う 少子高齢化、貧困、経済成長

コトラーが教えてくれたこと 女子大生バンドが実践したマーケティング

レビューの評価

本屋でよく目にしていたが、タイトルにやや抵抗があったので後回しにしていた。コロナ騒ぎで時間が出来たので手に取ってみる。結果的にメチャクチャ面白い本だった。比較的堅い内容がポップな文体で書かれており、ありふれた感のある統計学がいかに奥深く、有用なツールであるかがよく分かった。同じ統計学でも分野によって考え方が異なる点も実に興味深い。統計学を俯瞰的に捉えるには絶好の1冊だと思う。

読書メーターより引用

会社で、QC検定3級を受験することになって、そういえばと積読になっていたこの本を引っ張り出して来た。確かに、今回の新型コロナウイルス騒動でも、毎日繰り返し放送される報道番組では、統計学とは程遠い勘だけに基づいたような意見が乱れ飛び、統計リテラシーが不足して視聴者を混乱に陥れている。政府の対策も統計的な分析をしていないように感じられる。医療崩壊を防ぐためにも、こんな時こそ、一番じゃなければダメなんですか?のコンピュータを使った分析をして欲しい。2018年に55億枚使っていたというマスクの消費量はいかほどに…

読書メーターより引用

統計を扱う際には、①何を目的とするのか(その結果によってどのように行動を変えるのか)、②その目的を達成するために必要最小限のデータはどの程度か、③何と何を比較するべきで④その誤差とp値を意識することが必要。ランダム化比較実験が最も強力なツールだが「現実」「倫理」「感情」という3つの壁がある。ランダム化比較実験ができない場合、ケースコントロール研究を行うか一般化線形モデルによりデータの関連性を見る(単なる偶然なのかどうかを確認する)。中盤少しついていけなかったので時間をおいてまた読みたい。

読書メーターより引用

後半は難しくて読めなかったが、前半だけでも結構楽しめた。特に小さなコストで「ランダム化比較実験」を積極的に行い、バカな思いつきを次々試した企業の話が面白い。結果的に「ミシン2台買うと10%オフ」という突飛なアイデアを試して、顧客一人あたりの売上が3倍になったそう。古い慣習的な思考ではなく、統計的な裏付けをもった試作を行うことが現代の情報社会のおいて大切でなんだろう、とつくづく思わせる本。

読書メーターより引用

3ヶ月ぐらいかけて読んだ。読み終わったときには最初のほうの話がかなりうろ覚えになっていたが、確か、「これは面白い本だ」と思いながら読んでいたと思う。 たまたま疫学の項がタイムリーな話題になってしまったが統計というものの威力を示す好例だと思う。数学的な部分は苦手であまりよくわかってないが、何度か繰り返し読もうと思う。割とおすすめ。

読書メーターより引用

感想

冒頭にも書きましたが、
あまりに根拠に乏しい主張が
メディアやSNSを通じて横行しており、
それに私たち民衆が過剰に反応してしまう

コロナ禍でもこのようなことがあり、
個人的に危険性を感じていました。
いつかは統計学のリテラシーを身につけようと
思っていましたが、
コロナ禍をきっかけにようやく行動に移しました。

最初は疫学の話とか、サンプル調査の話とか
私のような素人でもワクワク感をもって読むことができました。

第5章あたりから内容が高度になってきて
ついていくのが大変でした。

2,3行進んではまた戻って
同じところを読む。

特に第6章は今の私には理解するのが難しい領域でした。
とりあえずは

統計学にもいろんな分野や考え方があるけど
それぞれの良いところを取り入れて
活用するといいよ

ということが分かれば、
今の私にはOKかなと思います。

この一冊だけでは
理解が不足しているので
他の統計学の本も読んで
勉強を進めていこうと思います。

他書のおすすめ

完全独習 統計学入門

「原因と結果」の経済学―――データから真実を見抜く思考法

データ分析の力 因果関係に迫る思考法

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