統計学が最強の学問である

著者 : 西内啓

• ダイヤモンド社 (2013年1月24日発売)

感想・レビュー・書評

[てぃぬすさんの感想 · 2020年5月15日]

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。

[中尾さんの感想 · 2020年3月29日]

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。

[Y Sahashi@Cardiologyさんの感想 · 2020年2月14日]

・初心者には難しく上級者には当たり前のことかもしれない
・ベイス統計の例がわかりやすい
・歴史的な背景などはわかりやすく引用されている

・フラミンガム研究やフィッシャーの話など

[yo17mrさんの感想 · 2020年1月26日]

よく売れていた印象があったけど、初めて読んだ。
面白かった。

「ムダなことに対して全力を尽くす（もしくは大金を投じる」ほど」ムダなことはないわけで、それを「最善の努力、お金の使い方にできるのが統計学だ、ということである。

だいぶ昔の本だけど、『反社会学講座』というムチャクチャ面白い本もあったけど、「もっともらしく述べられている統計調査やアンケート」とか、それこそ「常識とされているもの」とか、「ほんとにそうなの？」って考えることはもちろん、それを見抜く力はますます重要になっていくだろうし。

読了後に「世界が違うように見えてくる本」は大好物です。

[だぶさんの感想 · 2019年10月25日]

最強かどうかは置いておいて、わかりやすく参考になる。

[t-inukaiさんの感想 · 2019年9月4日]

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。

[saki239tさんの感想 · 2019年4月18日]

かなり書き味ががらっぱちですが笑、理系かつ統計素人の方にお勧めしたい本です。
昨今ネット記事が氾濫し、グラフがあるとなんとなく信憑性があるような気がしてしまうのですが、部分的な集団の傾向が複数同じであっても、母集団の性質を示すとは限らないシンプソンのパラドックス、心理統計においてアンケート回答者が躊躇したり「書き方」につられて正しい統計が出ないケース、傾向を示したグラフの「傾き」自体が誤差が大きかったら？（ｐ値）など、統計を疑うための有用な知見がたくさん載っています。統計家はリテラシーが高いかもしれないけど、使う側にそれがなければ全然意味がないですね。
また、技術者になじみ深い「特許の統計」にありがちですが、厳密さを追い求めてちゃんと利益があるのか？「厳密でない統計」を使った場合のリスクは十分に大きいものなのか？を使用する側がきちんと判断しないと、「真に厳密な統計」にはとんでもないレベルのデータが必要になります。
*通常の業務でも、「リスクがある」という言葉だけで終わらせず、
・そのリスクは1%以下であっても、防がなければいけないものか？
・追い求めている厳密さ、確からしさは「成果」「利益」を生むのか？
を考えなきゃいけないなと思いました。

ちなみに、経営学者の入山章栄先生が著作でよく紹介している「メタ分析」はエビデンスの中でももっとも信憑性・汎用性の高いものだそうです。経営学・経済学が活用している最新の統計手法、技術者にも有用なツールだと思います。

[koichimatsuo777さんの感想 · 2019年4月16日]

西内啓『統計学が最強の学問である』
Hiromu Nishiuchi, "Statistics is the strongest study"

A very good guidebook to basic statistics in order to prevent scams by bad big-data SIers. 分かりやすい解説と具体例と皮肉がこもった語り口で、とても面白かったです。

因果関係が完全に解明されるのを待つのではなく、統計データに基づき「心臓病を減らしたければとりあえず血圧を下げろ。以上！」などとシンプルな判断を下す統計(統計の中の疫学という分野)の考え方は、日々変化する不確実な状況の中で判断を下す必要があるビジネスと親和性があると感じました。今後の参考に、データをビジネスに使うための3つの問いを書いておきます。
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だとしてそのコストは利益を上回るのか？

以上！

[corpusさんの感想 · 2019年4月11日]

統計学が広く普及しているために、一筋縄ではいかぬことがわかった。でも、利用する目的がしっかりしていないとダメだなということもわかった。

また回帰分析は人工知能が出てきても使えるということが分かったのもよかった。要するに、何が原因であるかを知ることが回帰分析のほうがわかりやすい、ということである。

またランダムが最善であることもわかった。ランダムにできないときの工夫もあるんだなと思った。

[タコママさんの感想 · 2019年2月9日]

・日本語の書き方が美しい。読点の位置が論理的であり、日本語を書くときの参考になりそうだ。
・ビッグデータ解析はIT企業が新しく自社製品を売り込むための文句として流行っているのであり、統計学を理解していればサンプルをランダムに抽出したランダム解析で十分調べることができるため、ビッグデータの解析は不要という一文に面食らった。IT企業で働いていたので。そもそも全てを調べる必要がないという事実が衝撃的だった。
・データマイニング、回帰分析などのいくつかの統計的手法は、要素の相関は分析しても、因果関係を証明する手法ではないため(AとBの間に強い相関があったとしても、それはAならばBであることと同意ではないということ）、その点留意しなくてはならない。
・「最善」と「全力」は違うということは私も常に気をつけたい。

正直、読んでいて眠くなったのは、私が頭悪いかもしれない。
良い本だと思ったけれど、期待値を超えるほどの本ではなかったかな。。

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。」