統計学が最強の学問である の商品レビュー

西内啓【著】

2022/03/18

データ社会の根幹であり最強の武器、統計リテラシー。

最近統計学の学び直しをしていて、その動機づけに長年積読になっていたこちらを。

ビッグデータが取り沙汰される昨今、具体的にその価値の見出し方を知っている人はどれくらいいるだろうか。
私も学生時代興味本位で統計に触れ、半ば溺れた一人だけど、これだけ溢れた情報から有意義にデータを抜き出し使いこなすには相当なスキルがいる。
前回の#自分のアタマで考えよう の思考力に通ずる最重要スキルが今回の統計かと。統計×思考力の相乗効果は凄まじい。

当書は基本的な統計手法と統計をビジネスに転換する視点が抜け漏れダブりなく書かれている。
データを扱う中での陥りやすい落とし穴を提示し、そこに落ちない方法、落ちても這い上がる方法を示してくれている。

データを前にして「ここから何かわからないか」と言って頭を悩ませているようでは話にならない。
データのうち「何がどのような関係で利益と繋がっているか」に目を向けることが重要。

その抜き出し方は目から鱗ながら、いかんせん一般化線形モデルの表が素晴らしく分かりやすくて雷に打たれたような衝撃を受けた。

統計学の6分野である①社会調査法、②疫学・生物統計学、③心理統計学、④データマイニング、⑤テキストマイニング、⑥計量経済学の差分も明確に示されていてグッと腹落ち。

統計に触れたことがない人よりは少し齧った人向けかもしれないけれど、出てくる言葉を知っていればこれまでの参考書の堅苦しさとは全く違う新しい統計の眼が開かれる。

こんなに面白く書けるのはどうしてだろう。

統計学って最強だ。

2022/03/10

2022.03.10 以前から読もう読もうと思っていたが、やっと読み終えることができた。統計学は私にとってはなかなか厄介だが、多くの示唆を得ることができた。興味が広がった。

2022/02/26

ほんとに統計学は最もセクシーな学問だと思うしぜったい身につけたい知識だと思う。
この本はちょっと専門的偏りが強く難しいところもあるけど、カジュアル専門書的な括りでちょうど良かったかな

2022/02/12

定性的に統計学を概観できるのが良い。

回帰分析とt検定を同じ軸で整理してたのがよかった。
他にも新たな考え方を得られました。

2022/01/22

大学の時に一番おもしろいと思ったのが統計学の授業だった。ゼミがなかったので、深掘りして勉強する事はなかったが、やはり有効な学問である事を再認識した。
サンプリングは情報コストを激減させるし、データサイエンティストがもてはやされるご時世なので、学び直ししてみようかと思った。

2022/01/19

直感的な判断と、統計学的に尤もらしい結論とのギャップを認識し是正することで、自分の感性を常にメンテナンスしておきたいと常々思っています。日常的にたくさんの意思決定を求められる仕事に携わっているからこそ、統計学の教養は重要だと感じました。

・回帰係数の推定値　標準誤差　95％信頼区間　p値
・分析軸と比較したいものの表　p170
・有無をイチゼロに置き換えるダミー変数
・シンプソンのパラドックス

2022/01/10

後半の方にちょっとついていけなくなったが、統計学のリテラシーの基礎、考え方がわかりやすくインプットできた気がする。冒頭のあみだくじの例などはとても興味深い。日常なんとなくやってる分析が統計的な考え方によると間違っていたりとか。

2021/12/14

タイトルの通り、統計学をビジネスに役立てるための
啓蒙書。世の中様々なデータにあふれているが
「ふーん」としか言えないもの、
バイアスがかったデータ、などたくさんある中で
重要なデータの抜き方、作り方を指南。
デジタルマーケティングの領域でも
データが可視化され、それをいかにまとめあげるか
が喫緊の課題。
朝顔の観察日記だけではいけないと反省。

2021/11/30

大学生の統計学の導入にぴったり！一方で後半が難しいと感じた一冊
学生時代の統計の授業って「ｔ検定とは～」から始まってしまい、「なぜ統計学が役立つのか？」という話が抜けている気がします。しかし、この本を読めば統計学を知っていると　ビジネスにも活用できることがわかり学ぶモチベーションが上がると思います。ただ、後半は勉強不足で難しかったです。

●何も教えてくれないキレイなグラフ
年齢層ごとに分けた円グラフや売上の推移など、、このグラフは巷にあふれてますよね！わかった気になってしまう。でも実は統計を使っていないのでそれが意味のある差なのか作った方も説明できない。これって怖いことではないでしょうか。

●ビッグデータはいらない
2012年に書かれた本ですが。現在の「ビッグデータ」という言葉の流行からしたら、かなり驚きの発言です。しかし、データを集めてもそれを扱う知識がなければ意味がないし、ビッグデータだからスゴイとか確からしいってことは単純にはならないことがわかりました。

●p297に日本の統計学の問題が凝縮されている
そんな気がしました。わたしたちの生活の中で統計学って馴染みがないですよね？でもどの政策が効果的かや、AとBどちらがいいかということはよく検討されますよね。その時、選ぶ根拠として統計的根拠なく議論や、多数派の賛成で決めるのって正しく選べているのでしょうか？　考えさせられました。

2021/10/24

データ社会を生き抜くための武器と教養
https://www.diamond.co.jp/book/9784478022214.html