統計の見方・使い方が面白いほどわかる本 の商品レビュー
＜読むのに費やした時間＞ ６時間程度 統計学が、曖昧な議論をロジカルにゴールに導くための道具ということがわかった。統計学は、どんな問題でも解決してくれる魔法だと思っていたが、その誤解がとけて良かった。 一方本文中に様々な基礎の数式やグラフの使い方が登場する。これは、本を読んで...
＜読むのに費やした時間＞ ６時間程度 統計学が、曖昧な議論をロジカルにゴールに導くための道具ということがわかった。統計学は、どんな問題でも解決してくれる魔法だと思っていたが、その誤解がとけて良かった。 一方本文中に様々な基礎の数式やグラフの使い方が登場する。これは、本を読んでいるだけではなかなかマスターできないので、実践が必要に思えた。初心者はこの本を携帯しながら、各々のフィールドで生かすのが良いかと思う。 私のような全くの統計学ビギナーは、通勤電車や、短い在来線移動時にこの本を読むとなかなか頭に入らないので、じっくり読める環境で集中することをおすすめする。
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上手に統計を使って問題解決するまでの手順 １．データを集める ・自分が信頼できるデータを入手する ・既存データ（新聞社等）をあたる ・他人のデータにはごまかされない。 結果だけでなく、データの生まれた過程が重要 ・事実が明確になるまで集める ２．集計する ・見やす...
上手に統計を使って問題解決するまでの手順 １．データを集める ・自分が信頼できるデータを入手する ・既存データ（新聞社等）をあたる ・他人のデータにはごまかされない。 結果だけでなく、データの生まれた過程が重要 ・事実が明確になるまで集める ２．集計する ・見やすくするため、データの並び替え、集計、グラフ化する データの範囲、異常値の確認をする 階級をつけて、ヒストグラムを作る ・データの良否のあたりをつける ３．データを読む ・データの平均、ばらつき、分布などの着目し、特性をつかむ （中央値、最頻値なども注目） ・データが使えそうかどうかを感覚的につかむ 数量データ（測れるデータ、身長 連続型データ） ：正規分布、カイ２乗分布、t分布、Ｆ分布 カテゴリデータ（測れないデータ：男と女など、離散型分布） ：二項分布、ポアソン分布 ４．データを解析する ・統計分析（クロス分析、回帰分析など）をして解析する ・組み合わせがある２つのデータの処理 ・散布図をつくり、データ同士の関連性を見る →関連係数を出す ・時系列データなら回帰分析をして予測する データの傾向から、どの期間から回帰分析するのかを 見極めることが重要 ・組み合わせが多数あるデータの処理 ・データを組み合わせてクロス表（マトリクス）を作り、特性を見る ・統計分析手法を使って会席する 原因分析：重回帰分析 共通性確認：デンドログラム（樹形図） 特徴を纏める：主成分分析 複雑、単純な要因を探す：因子分析 グループ分け：判別分析 -------------統計の守備範囲はここまで------------------------------------- ５．解決策の仮説を立てる ・統計解析の結果から、問題解決の対策を立てる知恵が出る ・対策の仮説が出来るまで、いろいろな統計解析をやってみる ６．仮説を証明する ・統計を用いる
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