統計学が最強の学問である の商品レビュー

西内啓【著】

2019/12/31

統計学をかじったことのある人ならば、恐らく苦労せずに読み進められるぐらいのレベルと思われる本。逆を言えば、自分のように統計学をやったことのない人にとってはやや難しい。

序盤の統計学の有用性や、巷にあふれている「何を言いたいのか分からない」「結局、何も言えていない」「受け手をミスリードしようとしている」データ処理の仕方やデータの見せ方あたりは、知っておいて損はない。特に、作り手が言いたいことを言うためにデータを都合よく見せようとしている、という点は、知らないと損をしたり不利益を被ったりする可能性もあるだろう。

後半はちょっとマニアックになっていくので、統計学が分かる人か、ちゃんと学んでから読もうという気概のある人には好いが、普通の人だと手に余るかも。
哲学でも論理学でも数学でも、たいていこの手の本は後半になればなるほど専門性が高くなるので、そこがネック。統計の素人でも、最後まで楽しく読み切れるレベルであってほしかった。

2019/12/27

この本の内容をきちんと理解するためには、統計学の基礎的な知識が必要。回帰分析、重回帰分析など一般化線形モデルや、カイ二乗検定のような誤差を知るための解析方法などは初見だとその考え方について不慣れであるので途中の章あたりから一気に置いてけぼりにされる。

特にランダム化の話が出てくるあたりからはそのあたりの基礎知識が求められるため、本書の内容がよくわからないなと感じ始めたら一旦本著を横に置いといて、統計学の基礎が学べる本を読んだり、ネットで調べてみてある程度理解しながら読み進めるのがオススメ。

2019/12/21

旧来の日本企業は残念なほどにこうした統計リテラシーが低い。「100％正しく」なくとも、未来のために「最善」の選択をしたい。これまで「全力疾走」という言葉に、ある種の無責任さを感じていたことが腑に落ちた。

2019/11/30

「日本の多くの会社は時給800円でアルバイトする若者が仕事をサボることを叱るくせに、時給かんざんでその何倍もの人件費を支払われている人間が会議で不毛な時間を過ごすことに対しては思いのほか無頓着である。」

名言。

2019/11/23

現在P136まで読了。最速で対処法がわかる(こともある)という意味で統計学は最強。ただし、それは正しい方法(因果関係の理解と条件のランダム化)でやった場合に限る。

2019/11/04

あみだくじで当たりやすくするための方法など、統計学について具体例を交えて分かりやすく教えてくれる。
数式が出てこないので数学の苦手な人でもとっつきにくさは感じないはず。
フラットな目線で書かれており、特定の手法だけを推すようなものではない。そのため、広く統計そのものの重要性を理解できる。

2019/10/13

統計学って自分の知ってるところだと
サンプル2000ぐらいは平気で必要な学問だと思ってた。
(数が少なすぎると誤差が出過ぎる)

けど実は誤差を処理する方法とか
サンプルが少なくても求めるレベルによっては
使えるよーってのが面白い。

一回性とか身体性とかいろいろあるのだろうけど
「あたりをつける」というのに
これほど便利なものもないのではないだろうか？

あと著者の目線がめちゃくちゃ俯瞰的で
とても良かったです。
統計学に関わる他の分野を善悪抜きに
比較していくところなんかは
著者の博学に敬服するばかりです。

2019/10/05

統計学の素人向けに、数式を使わずに可能な限り具体例を使って説明しようと試みており、これまで読んだ統計学の中ではダントツでわかりやすいかも。統計学というノーベル経済学賞の対象である学問なので、かみ砕くにも限度はあるのですが、理解できない部分は流し読みでも、理解できる部分だけでもずいぶん有用な本だと思います。高度な話も書かれているので、繰り返し読むとピンというくるというたぐいの本でなく、知識を蓄えて読むと逆に「ここまでかみ砕いて書けるのか」と著者に称賛を与える類の本でしょう

2019/09/30

統計学を全く勉強してない人にとっては
難しい本

多分全く分からないと思う
用語が多すぎて、途中で断念しました

2019/09/04

統計学の歴史から基礎を網羅してくれており、統計学を初めて学ぶ人、一度学んだが、忘れている人にはオススメだと思う。
データを見て、分析した結果で議論することは日本では特になく、専門家のコメントをありがたがるのが常である点は問題であることがよく分かる。
仕事でも感覚的になりやすいところを踏みとどまり、エビデンスを示せるようにしなければならない。