統計学が最強の学問である

著者 :
  • ダイヤモンド社
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本棚登録 : 7696
レビュー : 794
  • Amazon.co.jp ・本 (320ページ)
  • / ISBN・EAN: 9784478022214

作品紹介・あらすじ

あえて断言しよう。あらゆる学問のなかで統計学が最強の学問であると。

どんな権威やロジックも吹き飛ばして正解を導き出す統計学の影響は、現代社会で強まる一方である。「ビッグデータ」などの言葉が流行ることもそうした状況の現れだが、はたしてどれだけの人が、その本当の魅力とパワフルさを知っているだろうか。本書では、最新の事例と研究結果をもとに、今までにない切り口から統計学の世界を案内する。

感想・レビュー・書評

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  • 目を引くタイトルにつられて読んでみました。
    統計やデータについての考え方が紹介されています。
    「なぜ統計学が最強の学問なのか?」という説明に始まり、実際の分析手法の概要や分野による統計についての考え方の違いにも言及しています。

    一般化線形モデル(=広義の回帰分析)を1枚の表にまとめている箇所は、後で役に立ちそうだなぁ…と頭のすみっこにメモメモ。
    検定やら分析やら、いろいろな名前はつけられていますが、基本的には同じ手法なのだと思っているだけで、統計とも少し気楽に向き合える気がします。

    「統計学は、最善への道を最も速く確実に示してくれる」と著者は述べています。
    しかし、学生時代にちょっと統計をかじったくらいの身には、「最善の道」を見極めることができるようになるまでの道も長そうです。
    より実践的な分析についての本も読んでみなければ…。

  • 統計学未経験者には難しいけど、統計学を入門でも勉強した人にとっては簡単な本。
    なるほどと思うこともあるが大変は当たり前のことが長々と記載されている印象で、どの層をターゲットにしているのかイマイチ感じ取れなかった。

  • 今の自分の能力にとっては、本書はレベルが高すぎた。もう一度、チャレンジしたい。

  • 【感想】
    統計学は確かに大切だが、真っ先にAIに乗っ取られる分野な気がしたのは自分だけだろうか?
    というのも、データに基づいた処理というのはイチ人間が行なうよりもAIにやらせた方が確実だろうし、スピードも正確度も段違いだと思うからだ。

    どちらにしても、読んでいるだけで鳥肌が立つくらい難しい本でした。
    分析などをするにあたって統計学は必須だけど、結局そういう細やかな分析は自分には向いていないんだなーと実感。


    【内容まとめ】
    1.なぜ統計学は最強の武器になるの?
    ⇒「どんな分野の議論においても、データを集めて分析することで、最速で最善の答えを出すことができるから」

    2.EBM
    Evidence Baced Medicine
    「科学的根拠に基づく医療」
    医師の経験や勘だけでなく、きちんとしたデータとその解析結果、すなわちエビデンスに基づくことで最も適切な判断をすべきというのが、現代医学において主流の考え方である。

    3.統計解析の3つの問い
    ①何かの要因が変化すれば利益は向上するのか?
    ②そうした変化を起こすような行動は実際に可能なのか?
    ③変化を起こす行動が可能として、そのコストは利益を上回るのか?


    【引用】
    ・なぜ統計学は最強の武器になるのだろうか?
    一言で言えば、「どんな分野の議論においても、データを集めて分析することで、最速で最善の答えを出すことができるから」だ。


    p11
    ・「疫学の父」ジョンスノウの活躍
    この外科医が行ったコレラ対策はごくシンプルだ。

    1.コレラで亡くなった人の家を訪れ、話を聞いたり付近の環境をよく観察する。
    2.同じような状況下でコレラにかかった人とかかっていない人の違いを比べる。
    3.仮説が得られたら、大規模にデータを集め、コレラの発症・非発症に関連していると考えられる「違い」について、どの程度確かであるかを検証する。

    スノウの提案した解決策は、「とりあえずしばらく水道会社Aの水を使うのをやめる。以上!」であった。
    彼の助言に従って、コレラに汚染された水の使用をやめた町では、パッタリとコレラの感染が止まった。


    p16
    ・EBM
    Evidence Baced Medicine
    「科学的根拠に基づく医療」
    医師の経験や勘だけでなく、きちんとしたデータとその解析結果、すなわちエビデンスに基づくことで最も適切な判断をすべきというのが、現代医学において主流の考え方である。


    p65
    ・統計解析の3つの問い
    1.何かの要因が変化すれば利益は向上するのか?
    2.そうした変化を起こすような行動は実際に可能なのか?
    3.変化を起こす行動が可能として、そのコストは利益を上回るのか?


    p71
    意味のない解析結果など何の役にも立たないばかりか、虚偽報告である。
    「十分なデータ」をもとに「適切な比較」を行う。
    これが統計的因果推論の基礎である。


    p87
    「どのようにデータを解析するか?」
    そもそも、「どのようなデータを収集し、解析するのか?」
    この答えは、ごく簡単である。
    「目指すゴールを達成したもの」と、「そうでないもの」の違いを比較しさえすればいい。


    p126
    ・ランダム化の限界
    月へのフライトに限らず、「1回こっきりのチャンス」あるいは、あったとしてもせいぜい数回程度しかチャンスの与えられないものを取り扱うことに対して、ランダム化しようがしまいが統計学は無力である。
    要するに、一世一代の決断はランダム化することができないということだ。

    他にもランダム化には、「倫理の壁」や「感情の壁」などが障害となる可能性が高い。


    p214
    ・「IQ」を生み出した心理統計学

  • 難しくて、細かいことはわからなかった。
    しかし、統計学が最強の学問である、
    という著書の熱い気持ちが伝わってきた。
    データを読み解ければ、幸せな生活が開かれる、
    そんな気持ち。
    「全力」より「最善」。
    効率的な努力への、道筋となると思った。

  • これは、スッキリする統計本であった。
    この本を読んだ上で、テキストに取り組むと、統計解析の全体感と目的がはっきりして、身につくだろう。
    実践に活かせるよう、日頃からデータを見る目を鍛えないといけない。

  • 最近、なんだかお気に入りの統計学。昨日も阪急の紀伊国屋でおじさんが統計学の本を大量買いしてました。
    この本は、統計学とはなんぞや→統計学の威力→統計学の理論→まとめって感じで進みます。

    A高校とB高校の同じ学年の生徒に対して同じ模擬試験を受験させた。
    男子生徒同士で比べるとA高校の平均点はB高校よりも5点高い
    女子生徒同士で比べるとA高校の平均点はB高校よりも5点高い
    ではA高校とB高校の平均点を男女全体で比較するとどちらが高い?

    何も考えずに回答するとA高校が5点高い?でも、なんだか違和感があって違うような気もする。前提が記載されていないんです、この問題。
    ちょっと待てよ!と思えるようになることが、この本の主旨です。

  • 【ありかと】
    本来は根本原理を突き止めることが学問であるとわたしは思いますが、複雑すぎて原理を突きつめるのに、時間がかかりすぎるときに統計学は有効であると思います。

    統計的な手法であれば、直接原理を突きつめる必要はないのでスピード感がちがいます。原理を突き止めたほうが精度はよい(というか100%)のですが、そこまでの精度は望んでいない、しかしスピードは必要という場合には最適です。

    がん細胞の発生メカニズムがわかれば、何が要因かはわかるでしょうが、実際にはさまざまな要因が絡んでくるので複雑になります。
    タバコを吸うと発がんするメカニズムがわかれば、タバコは良くないと簡単に結論付けることができます。しかし、タバコとがんを直接むすびつける要因をみつけるために、何十年もの時間が必要であるとなれば、統計的な考え方が有効になってきます。直接、解を求めるには複雑すぎて時間がかかるが、厳密に解を求める必要はない、傾向をつかめれば問題ない場合には統計学は最適です。

    人の行動パターンも複雑です。これも統計学を用いれば傾向はつかめます。根本原理になると「このようなものが出てきた場合は、脳がこういう動きをして・・・」とひとつひとつ捉えていく必要があり、人間の短い人生では解明できそうにありません。

    わたしがかかわっている流体もひとつひとつ分子の動きを計算すれば、正確な解が出ます。
    コンピュータが高速になったおかげで、流体の流れ解析ができるようになってきました。しかし、これもひとつひとつの分子の流れを捉えているわけではなく、ある程度の大きさでモデル化されたものを解析します。したがって、ある程度の誤差は生じます。厳密に解を求めるとなると膨大な時間がかかってしまうので、費用対効果を考えると得策ではなくなります。

    流体ひとつひとつの動きを捉えて高速で解を導くことができれば、天気予報も100%当たるということになります。(こうなると予報ではないが・・・)

    それから「営業の訪問回数と受注は比例する」これを統計的に確認してみます。

  • 統計学はもちろん、その周辺分野である計量経済学や社会調査から流行りのビッグデータ、機械学習まで幅広く言及している。全体を俯瞰して網羅的に把握できるのがいい。
    流行に乗るんじゃなくて、目的を把握した上で適切な統計手法を選ぶのが大事で、それに統計リテラシーが必要と。

    無作為抽出、p値、誤差を考えることがなんで大事なのかとかとかわかった。

    2Aの統計どっちも可だったマンだけどまあ理解できたし、数理統計むずそうだけどがんばろ。

  • 話題の統計学についての本。

    前半は統計学の重要性を解説しており、初心者でも分かりやすい。ただ後半は正直全く理解できなかった(しっかり統計学の授業を受ければよかったと後悔)
    回帰分析、カイ二乗検定とかよく分からない、、
    『原因と結果の経済学』と合わせてもう一度読み直す必要がありそう。

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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。」

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