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
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。
統計学が最強の学問であるhttps://t.co/tCwbzKv9V7
終章まで全編 #読了
最初は親しみやすい話題から入り
最後は各統計学分野の
利点や特徴の違いまで
1冊でかなり難易度の幅が広い本でしたこの一冊を一回読んだけでは
まだ十分な理解に乏しいので
他の本も読んで理解の幅を広げたい pic.twitter.com/1fT4Cidmfg— リンリン/本📚の処方箋 (@LingLing_vp) June 22, 2020
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。
統計学が最強の学問であるhttps://t.co/1blSE6uri2
第1章まで #読了
ITによって
集計と分析が圧倒的に楽になった時代
(それまでは手作業によるものだった)熟練者🧔の経験と勘だけに頼っていたが
統計学📊という強大なツール🔧が加わった経営、研究、PJの意思決定🧠で必須となる🧐 pic.twitter.com/53SdCPLvtf
— リンリン/本📚の処方箋 (@LingLing_vp) June 18, 2020
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
統計学が最強の学問であるhttps://t.co/1blSE6uri2
第2章まで #読了
サンプリング調査による有用性を
過去の事例を用いて言及
全数調査よりも格段にCPが良い統計リテラシーがないと
無駄なコストをかけてしまうサンプル数が多いほど信頼度95%で
真の値の範囲を推定できるのが統計学 pic.twitter.com/PnVPp4BtTr— リンリン/本の処方箋 (@LingLing_vp) June 18, 2020
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
統計学が最強の学問であるhttps://t.co/1blSE6uri2
第3章まで #読了
コスト以上の利益をもたらす判断材料になるのか?
この一文がすべてであり
これを説明するための章です。
ただ集計だけをしても意味がなく
適切な比較をして
はじめて判断材料になるブログのアクセス解析📈にも言える pic.twitter.com/YXCuUNz9UK
— リンリン/本📚の処方箋 (@LingLing_vp) June 20, 2020
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
統計学が最強の学問であるhttps://t.co/1blSE6uri2
第4章まで #読了
✅ランダム化比較実験(A/Bテスト)の有用性
✅倫理的、感情的な問題で実行できない場合
✅「一回こっきりの決断」では統計学は無力これらを実例をともに紹介
理解しやすく
また著者の個人的な思いや意見も面白い😄 pic.twitter.com/4Lw30ep2Dm— リンリン/本📚の処方箋 (@LingLing_vp) June 20, 2020
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
統計学が最強の学問であるhttps://t.co/tCwbzKv9V7
第5章まで #読了
さらに専門的な分野へ
学生時代に統計学📈を受講
当時はt分布やχ二乗分布も理解できずここで重回帰分析まで
踏み込むとは思わなかった太字の部分も感覚に落とし込めていないので
別の本で多面的な理解が必要🧐 pic.twitter.com/uTZzOSGMF3— リンリン/本📚の処方箋 (@LingLing_vp) June 21, 2020
「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
統計学が最強の学問であるhttps://t.co/tCwbzKv9V7
第6章まで #読了
内容が高度だったが
社会調査法
生物統計学
心理統計学
データマイニング
テキストマイニング
計量経済学と統計学にも色々あるが
縄張りを作らず
各々の良き点を吸収した方がいいよということがわかればOKだと思う pic.twitter.com/A8AsFU7Zcd
— リンリン/本📚の処方箋 (@LingLing_vp) June 22, 2020
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。
数量的なリテラシーがないと、「可能性があるかないか」という二元的な思考でリスクを過大に評価しがち、という話なのかもしれない。特に「最悪の場合死に至る」って表現、この世に生きてる以上あてはまらないことないぐらいの当たり前の話なので、これで恐怖あおってくる人には気をつけた方がいい。
— 西内啓 Hiromu Nishiuchi (@philomyu) February 27, 2020
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
・「統計学が最強の学問である」読了
・統計検定過去問を1回分、模試形式でやりました。正答率47%
・kaggleのコードと格闘 なんとなく全体像はつかめたかなと言うところ
・AtCoder A問題しか解けなかった (過去最悪)
・AtCoderのD問題の解説動画を視聴#今日の積み上げ— けい@kaggleをがんばる😈 (@airget0919) June 21, 2020
新型コロナウイルス感染拡大による緊急事態宣言以降、人と人の接触機会を8割削減することが求められています。
どういった仮定から8割という数字が算出されたのか、そしてそれを実現すると感染者数はどうなるのか。その理屈を解き明かします。https://t.co/164aTyREn7
— cakes(ケイクス) (@cakes_PR) June 15, 2020
レビューにも書かれていますが、前半は面白いです。後半は普通の統計本という印象。|『統計学が最強の学問である』(ダイヤモンド社) https://t.co/d7Xh6Adb0j
— KATAYAMA0923 (@greenwoodjpnorg) June 16, 2020
「統計学が最強の学問である」
第一章の内容が思い出される。というか刺さる。 https://t.co/PtnRONjIBw pic.twitter.com/ZTc6GyS66k— マルムシ (@maruimushi) May 21, 2020
[初級編]
統計学に初めて触れる方や統計学ってどんな学問なのかを知るために最適な書籍です。西内啓一『統計学が最強の学問である』https://t.co/8ze8ro0Ju6
有名なビジネス書ですが、意外と統計学の大まかな感覚を掴める良書です。本格的な部分もあり、統計学が何をしているのかがわります。— White Crow (@WhiteCr61326413) May 18, 2020
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。
コメント
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