統計学が最強の学問である[実践編]――データ分析のための思想と方法

著者 : 西内啓

• ダイヤモンド社 (2014年10月24日発売)

感想・レビュー・書評

[じぇいさんの感想 · 2015年4月8日]

実践的な統計の基礎を学べる。教科書より分かりやすいが、体系的な内容になっているので便利。

[pompuさんの感想 · 2015年3月16日]

p91あわて者の過ち、ぼんやり者の過ち。
p94
あわて者とぼんやり者の間で、最善の判断は何かを考えられる学問は今でも統計学の他にない。
だから失敗の許されない現実的な意思決定を支えるために統計学は用いられているのだ。
p114
ちなみに哲学とは万物を熟考する学問だが、どんな仮説に対してもあえてぼんやりし続ける、ということにかけて常人の想像を絶するような例が数多く存在している。
p118
損得のかかる状況になれば、ぼんやり者とて確率的に妥当な方向へ意思決定の舵を切らざるを得ないのだ。
p274
相関と因果を混同してはいけない。
p344
統計学の理解が劇的に進む一枚の表

[aya00226さんの感想 · 2015年2月25日]

頻度論とベイズ論　分析と洞察は頻度論、予測はベイズ論。

代表値は平均、中央値、最頻値など。数が多ければ平均を考えれば良い。
中心極限定理＝元のデータを足し合わせれば、正規分布に収束する。

分散と不偏分散（データ数マイナス１で割る）

αエラー＝慌てもの、βエラー＝ぼんやり者

有意水準と最強力検定
平均値の標準誤差を考える
平均値と標準偏差を使えば、サンプルサイズ設計ができる＝標準誤差が平均値±２SDに入るためのサンプルサイズ。

帰無仮説、p値
ｚ検定よりもｔ検定のほうが問題が少ない（少数のデータでも使える）
カイ二乗分布
フィッシャーの正確検定

回帰分析（説明変数が量的なものの場合）
重回帰分析

SAS　R　エクセル　SQL

項目反応理論
バラつきがどんなものでも、±２SDの間に、3/4以上入っている。正規分布では95％が入っている。
ヘンペルのカラス＝カラスは黒いは証明できない。

[fraserlibさんの感想 · 2015年2月18日]

請求記号　417/N 86

[sanbon-keiさんの感想 · 2015年2月15日]

実践編だけあって少し難しい。途中理解が、浅いまま読み飛ばしてしまった部分がある。また読みたいと思う

[Kanetakaさんの感想 · 2015年1月20日]

意外と知らないことが結構あった。クラスター分析や因子分析は普段使わないので、なるほどな、という感じ。前作とセットでMBA等大学院で統計を学ぶための入門書としてぴったり。

[fisher1961さんの感想 · 2015年1月15日]

現状分析→アイデア出し→検証というプロセスの中で、統計的手法をどのように用いていくのか、わかりやすく解説してくれる。
目の前の現象、データに対してどのようにアプローチしていけば良いのか、頭の中が整理された。
さらに読み進めていくべき書籍も紹介してあって、まさに入門書として良い。

[koochannさんの感想 · 2015年1月13日]

前著を受けて、具体的な統計学の６手法を解説。標準偏差と標準誤差、ｚ検定とｔ検定の関係、クラスター分析と因子分析、重回帰分析とロジスティック回帰分析などをビジネスの局面に即して大変わかりやすく説明しているものだと思うが、私の場合にはやはり実際の課題が目の前にない状態で読むことは少し難しかった。実際のデータまたはそれ以上に帰無仮説に反するデータが得られる確率であるｐ値および平均値の差が意味あるものかどうかを検定するｔ検定の意味については理解できたが･･･。入門書としてはハードルが高かった。

[kazuhisachibaさんの感想 · 2015年1月11日]

統計学的アプローチの方法論がまとめられる．我々応用者は，ここから如何に逸脱するかに頭を使うのだが，温故知新，まずは現状を把握．

[yusuke0205さんの感想 · 2015年1月10日]

157頁（2015年2月28日）

著者プロフィール

1981年、兵庫県生まれ。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、2014年11月に株式会社データビークル創業。自身のノウハウを活かしたデータ分析支援ツール「Data Diver」などの開発・販売と、官民のデータ活用プロジェクト支援に従事。著書に『統計学が最強の学問である』（ダイヤモンド社）、『1億人のための統計解析』（日経BP社）など。

「2017年 『ベストセラーコード』 で使われていた紹介文から引用しています。」