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

西内啓

• ダイヤモンド社 (2014年10月23日発売)

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――
鮮烈なコンセプトで、統計学書としては異例のベストセラーとなった『統計学が最強の学問である』の続編。
前作が統計学の世界を横断的に紹介した「入門の入門」だとすれば、本書は代表的な6つの統計手法を横断的に解説する「実践の入門」という役割を果たす本となる。

感想・レビュー・書評

[taizoさんの感想 · 2026年1月13日]

先日の入門書に続いて、統計学についてもう一書。

本書はタイトルのとおり、実践的な視点で潔くまとめたもので、産業分野や学術分野でのデータ活用（データに隠れた宝物を探る）において参考になる内容。
検定（Z検定、ｔ検定）、回帰分析（重回帰、ロジスティック回帰なども、その考え方や使い道が初学者にも分かり易く解説・例示されているのが良き。
クラスター分析を使いこなすコツまで網羅していればと思うのは贅沢かな。

現代人は公私問わず多くのデータに触れるが、統計学の基本的なところを理解しておくことで不適切な解析結果に騙されなくなるので、私のような一般人にも有益と感じた。

[横さんの感想 · 2021年4月25日]

統計学って、全部しらべなくても、〇〇％の確率でよければ、〇〇個調べてねというものなので、手間を省くための重要な方法です。そんなにサンプルがおおくなれけば、実際にしらべて納得してもらえば、そのすごさがわかると思います。

[1402823番目の読書家さんの感想 · 2020年9月11日]

前半は良かったが、後半は難しすぎた。実践編ということで、本気でマーケティングなどに取り組んでいる人のための本だと思った。

[yukkie1973さんの感想 · 2019年1月6日]

2018年に読んだ本BEST10

第9位 :『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』

・数学者の先生が書いた、ビジネスで統計学を活用するための入門書 第二弾。数年前に読んだ前著『統計学が最強の学問である』は、統計学がどのように世の中の役に立っているのかという事例などが書かれた、入門の入門だったが、今回は、問題の種類ごとにどのようなデータ分析手法を用いるのか、が中心。

・自分のSEの業務の中でも、BIツール、機械学習などを扱っているのだけれど、それらと統計学の繋がりが少し分かった気がする。統計学の使用目的には、「(1)現状の把握」「(2)因果関係の洞察」 「(3)今後の予測」があり、(1)が ExcelやBIツールによる「データ抽出・可視化」、(3)が機械学習による「回帰予測」と「クラス分類」。そして、(2)が本著で扱う「洞察のための統計学」である、という点は腑に落ちた。

・紹介されている分析手法は、重回帰分析、ロジスティック回帰、クラスター分析など。数式ほとんど無しで概要のみの説明なので、読みやすいのだけれど、正直ほとんど理解は出来ていない。でも、説明変数（入力項目）とアウトカム（出力結果）の種類（質的か量的か）ごとに、どのデータ分析手法を使うか、という表は、今後もっと深く勉強していってから立ち戻ると、重宝しそう。

・「データ分析・機械学習の手法の選択」は、近い将来 SEの仕事が定型化・効率化・自動化されて減っていった時でも、機械に出来ない仕事の一つになりそうなので、今の内に統計学を勉強しておきたい。今後も、同分野の本を継続して読んでいくつもり。学生の頃、社会に出て数学が何の役に立つのか、と疑問だったが、今は必要性を実感している。

[K→Tさんの感想 · 2019年5月5日]

◯1つの説明変数と1つのアウトカムとの間の関係性だけを分析してしまうと、見落としていた別の要因によって結果が歪められている、ということがしばしばある。(202p)

★終章のビジネスで用いる場合の分析の手順が本書のキモであると思う。

[かりんさんの感想 · 2019年4月24日]

私も統計学信者のひとり。

[tamamura57さんの感想 · 2015年8月1日]

前半は分かりやすい平均値や中央値の話から始まりどの程度分析結果が正しいのか見極める検定についての説明となり闇雲にデータをたくさん集めようとするビッグデータ処理に警鐘を鳴らす。後半では様々なアウトカム（成果指標）に対応した統計手法を紹介している。一度読んだだけではとても理解できたとは言えないが、統計学の凄さが垣間見えた気がする。

[yuigaanさんの感想 · 2015年7月4日]

To err is human, to forgive divine.
過ちは人の常、許すは神の業（聖書より）

最善が何か、自分1人の頭で考えていても「がむしゃらに頑張る」といった程度のアイディアしか生まれないかもしれない。だが世の中にはいろいろな分野で「最善が何か」を明らかにすることだけに命をかけてる人たちがいる。

おそらく我々がすべきとこの多くは、すでに文献やデータの上では明らかなのである。だがそれを現実のものとして実行するまでのギャップが我々を「最善」から遠ざけているのではないかと思う。

統計学の素晴らしいところはこうした「最善」への道を最も速く確実に示してくれるところではないかと思う。

我々は今後何度も間違いを犯す。だがたとえ過ちが人の常だったとしても、最善を尽くし続けられる方法がこの世に存在してるというのは、人間に与えられたずいぶんありがたい許しだと私は思ってる。

[gonco3さんの感想 · 2015年2月24日]

【複雑系解法】
たまたま、ジェノサイドという小説を読んだところだったので思ったのですが、この小説には進化した人間が出てきて、現在で言われるところの複雑系（天気、火山の噴火、人の行動など）を瞬間的に解くことができます。

われわれは、今現在では解くことのできない（非線形）事象を複雑系として簡単に表現してしまっています。
人間の脳で解くことができない事象を、解けないので複雑系という言葉で解かなくてもよい状態をつくりあげています。

統計学は今現在の人間が解くことのできない、複雑すぎて直接解を導くことができない事象をある程度の精度でもとめる手法のように感じます。
もし、複雑系の事象を直接解くことができれば、統計学に頼る必要性はありません。

逆に、解く手法がない状況だから統計学が活きてくるともいえます。

[匿名希望さんの感想 · 2014年12月2日]

統計を難しい数字や数学を使わずに解説したのはお見事。わたしの力量だと、標準偏差や分散の話までがやっとでした。巻末は、Σの使い方なんかが、前提でさっぱり分からず。
どうも、自分の力量不足を自覚してしまう一冊でした。でも、これが分かるようになると楽しいのだろうなと思いました。いつか成長した後に読み返したい一冊。

[東京科学大学リベラルアーツ図書室さんの感想 · 2026年4月1日]

2025T050 350.1/Nis
探究プログラム　室内専用
配架書架：Ａ５

[nakacさんの感想 · 2026年3月8日]

感想
最序盤の標準偏差、標準誤差のところでさえ、何度も読み返してやっと理屈が分かった。
以降は、まったく記憶に残らない、ふーんで終わるレベル。
数字を見ると眠くなる自分にとっては、読めば役に立つだろうな。くらいで手を出す本ではなかった。


統計手法によって、理論的な意思決定ができる。何を追加で調べればよいか分かる。相手の数字の嘘・誘導があることが分かる。

標準偏差(Standard Deviation SD)：データがどれくらいばらつくか表す
標準誤差(Standard Error SE)：平均値がどれくらいずれる可能性があるか表す

サンプルを使って標準偏差(SD)を出す⇒「サンブルの標準偏差÷√サンプル数」で標準誤差(SE)を出す⇒平均値±2SEの範囲に95%の信頼性で値が収まる
⇒比較した時の平均値がお互いの±2SE範囲にあれば、抜き出したサンプルがたまたま偏っていて差が生じた可能性が十分ある

2つ集団の値を比較したい：平均値の差をt検定
2つの集団の割合を比較したい：割合の差をz検定
複数の集団の値を比較したい：重回帰分析
複数の集団の割合を比較したい：ロジスティック分析
複数の変数がある集団の共通因子をまとめ（変数の縮約）値を分析したい：因子分析
複数の変数がある集団の共通因子をまとめ（変数の縮約）分類したい：クラスター分析

[ウルトラマンジョージさんの感想 · 2025年5月3日]

自分に前提知識が無いためか、全体的に理解できずパラパラ読みで完読。
このシリーズは文字が多く、補足情報も多いため、途中から話についていけないこともしばしば・・

[midoridensyaさんの感想 · 2024年3月8日]

実地での統計的手法の活用方法の基本（アウトカムを高めたいときの施策の抽出に限り、平均値などの現状分析や株価の予測などに関する内容はあまり掲載されていない。）がよくわかった。
データを整理したら、まずは重回帰分析（アウトカムが量的）かロジスティクス分析（アウトカムが質的）で影響している説明変数を見抜き、当該変数を操作することでアウトカムを変えられるのかどうか（当該説明変数とアウトカムの関係が、因果関係なのか相関関係なのか）をランダム化比較実験で検証し、その検証にあたってはz検定やt検定を行うと。
結局、χ２乗検定や分散分析は実用上あまり出番はないということか。
帰無仮説平均と対立仮説平均の差と、有意水準と望む検出力を設定すれば、これを満たすために必要な標準誤差がわかり、元データの標準偏差から必要なサンプル数が導出できるというのは、ちゃんとした順序で考えたら普通にそうなるだけの話だが、実用的で勉強になった。

[あきさんの感想 · 2023年4月26日]

内容を理解するの何度も読む必要があり

[本ハナハルさんの感想 · 2023年1月28日]

いやー、挫折。
最初だけだった。理解できたの。
これはコチラの問題。
向いてないのかなぁ。
必要性は感じてるし、
考え方はとても共感できるんだけど。
いかんせんオツムがついていかない…

[bookkeeper2012さんの感想 · 2022年10月30日]

「実践編」の看板に偽りなし。著者の「頭の良さ」みたいなものがなんだかヒシヒシ伝わってくる感じの本。仕事が数字を扱いながらもふつう統計をつかう分野でないので、どう実践に使えるか悩みつつ読んだ

ちょくちょく後戻りして理解を確かめながらでないと読めなかったので、電子書籍でなく紙の本向きだと思う

[Takeさんの感想 · 2022年5月3日]

前著は社会に対するアンチテーゼとして統計学の素晴らしさを発信していた本であり、今作は統計学の基礎理論をどのように活用するか？という観点で書かれている。頭を使う部分も多くなっているが、基礎理論の導入としてはとても面白く分かりやすい本だと思う。大学の参考書など読んでみたが、ここまで分かりやすい本は無いと思う。
後半の数学補論は正直言って日本の一般的な文系社会人では着いていけないレベルだと思う。(積分とか覚えてない…みたいな人はまず無理)
著者の言う通り、使い込んでナンボなので実務の中で課題検証に使えるよう取り組んでいきたい。

[takashiiiiさんの感想 · 2022年3月4日]

基本編に比べると具体的な内容も増えてきて楽しくもあり、難しくもあり。やはり触りを理解する意味では有効かなと思った

[gunmakeさんの感想 · 2021年11月13日]

前著「統計学が最強の学問である」の続著で、ビジネスに統計学を応用するために必要な「把握」「予測」「洞察」を行うための具体的な考え方、適用の仕方、ビジネスに活かし方を解説してある。
数式は出てくるが全て巻末の補足に廻して読みにくくないようにしてある。

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。」