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いやー面白かった。大学の卒論を思い出し、SPSSで回析なんぞしているときにこの本に出会えていたら、もう少し統計について理解できたんじゃないだろうか…(笑)疫学が得意とする統計と、経済学が得意とする統計が、異なるものだというのも面白かった。一方はサンプルの偏りを堂々と公表し、一方ではそれじゃあなっとらんという態度。分野ごとに傾向が異なるのも面白いなと思った。あとがきの筆者の考えが好きだなあと思った。全力の方向性を、統計を用いて考えてもいいなあと。
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ビジネスの意思決定ツールのひとつとして統計学的な考え方が紹介されているだけで専門書ではないので読みやすい。
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絶対に読むべき本 暫定今年一位
データもない随筆に洗脳される人もずいぶん多いけどデータとも呼べないようなものに洗脳される人もずいぶん多い
前者はもう緩やかに死んでいただく他無いとしても、後者はまだなんとかなるはず これを読むだけでものすごい単位のお金を得ることすら可能だと思う
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統計学というか、統計法の全体像を、ざっくりととても分かりやすく概説している。数式はほとんど出てこないし、検定に関する詳しい解説があるわけではないので、これで統計ができるようになるわけではないけれど、統計の基本的な考え方は理解できると思う。本格的に統計を学ぶ前に読むにはとてもいいと思う。
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学生の頃に回帰分析を学んだけど、社会人になってから活かせてへんな~とこの本を読んで反省しました。
そして、統計学の基礎を再度勉強してビジネスに活かせるようにしたいと考えさせてくれる1冊。
んー、難しい。
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フィッシャー派の香りがする本。読み易い割に、回帰効果や信頼性まで触れられていて、なぜそこまで細かく検討するのかも合わせて読める良い導入書だと思う。
「統計って意味がわからない数値を結果に出すよねー」と思っている方に、それなりに意味と理由があるんだと大雑把に掴んでもらうために使えそう
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普通「統計学」の書籍っていうと無味乾燥な数学・理論の本ってイメージがあるけど、この本は具体例とともに体系的に統計学の意味・意義が述べられておりスムーズに読み進められます。 高校生や一般の社会人でも充分に読む価値があるけど、仕事もしくは大学以降の教育で少しでもデータを扱う人は必読。 ちなみに数式とかはほぼ出てこない。 数字(データ)は出てくるけど票にしてあって「この値を見れば○○なので、××だ」みたいなデータの読み方も書いてくれててわかりやすい。
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導入部は期待していたように統計学の面白さと雰囲気が少しずつ伝わってきた。しかし途中からどんどん「統計学」を説明する入門書になってしまい、理解できなくなってしまった。こちらの頭が悪いので、思っていたのと違ったとしか言いようがない。
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統計学の入門書。分析において、統計学と他の学問の比較や、ケースバイケースでどのような分野に使用される説明されていてわかりやすかった。
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ビッグデータって実際どうなのよって感じで読むと目から鱗 最後まで読みきったらもう一回読もうという気になっている不思議
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統計学が様々な分野で、どのように役立っているかがわかり易く書かれている。また、初心者が陥りがちな誤解(因果関係と相関関係など)にも言及されている。第5章の一般化線形モデルをまとめた表は役に立つ。6章と終章もなかなか示唆に富む内容だ。
しかし、難点が2つある。一つは、ビジネスに関する事例が少なく、掘り下げ方も浅い点だ。著者は、医学畑なのでその分野には造詣が深いと思われるが、ビジネスで役立つ統計の説明という点になると、やや苦しい。
また、全体的に冗長な印象があり、その結果、扱っている内容が表面的だったり、途中で尻切れトンボになっているような点が幾つかあるのも残念だ。
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クロス集計表における結果の有意差判定はこれまでほとんど真面目にできていなかったので、よい振り返りとなった。サンプル数の適切性もしかりだ。
後半はとっつきにくかった。
ただ、手法選択の一覧表は特をした気分だ。
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ずいぶん売れている本のようだ。しかし文体こそよくあるビジネス書のように砕けまくっているが、中身は結構ハイブロウである。数式は使わないのだが、あらかたの統計解析手法のコンセプトとココロを、かなりマジメに説明している。
医療統計出身の筆者らしく、回帰分析よりも先にフィッシャー流の実験計画法・・ランダマイズからまず入っていくのは、ちょっと特色のある説明順だろう。
でも、どう見ても普通のビジネス書ではないですね。IT系やホンモノのデータ・アナリスト?でない限り、最後まで読むのはしんどそう。(それでも)冒頭のつかみでの「あみだくじ」の話は参考になる。
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■概要
政府やマスコミが大衆を操作しようとして発表する数値や、身近な詐欺的行為に騙されないようにするためには、統計リテラシーが最も重要である、という主張で、大学教授が統計学の体系・歴史的背景等について書いた本。
■感想
統計学とは、ビッグデータを高性能コンピュータで総当り的に高速計算させて答えを導き出すことをいうのではない。膨大なデータをいかに効率よくサンプリングして(手抜きして)情報を分析して誤差を最小限まで小さくし、投資対効果のメリットのある対策を見つけ出す技術のことだということが、良く分かった。例えば、マーケティング調査では、調査対象が1万人の場合誤差が0.9%、2万人の場合は0.6%だったとして、0.3%の精度を上げるためにコストをかけて調査対象を増やすべきかどうか、といった議論が事前に出来るようになる。
こういった知識は、もしかしたら自分の仕事(システムエンジニア)でも使えるんじゃないかという気がするので、勉強したいと思っていた。とはいえ、この本だけでは、回帰分析・カイ二乗検定など、言葉と用途は出てくるが、詳細な内容説明は無いので、読んだらすぐに実用できるわけではない。次は、実際の数式で勉強する本を読み、またこの本のポイントを読み返すことで、実用知識として身に付けたい。
統計学だけでは簡単に答えの出ないこともある例として、暴力的ゲームと少年犯罪の因果関係というのがあげられて興味深かった。普通の子が暴力的ゲームに影響されて犯罪を犯すのか、もともと暴力的な性格の子が暴力的ゲームを好むのか、どちらが先なのか調べようがない。また、アンケート対象の親が、子供のやっているゲームを暴力的と感じるかどうか人それぞれであるし、もしかしたら、ゲームに対する理解が無く「そんな暴力的なゲームばっかりしちゃダメ!」とか言う怒りっぽい親の子が、遺伝的に犯罪しやすいのかもしれない。たしかに、考え出したら答えは一つじゃないかも。
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快な目的:統計学の知識を見いつけ、文献を批判的にみる喜びのため。
今までぼんやりしていた統計学がすっと整理してもらえた。一般論と具体的事例がうまく表現されて、理解度がぐんぐんます。170ページのまとめた表、読み返し必須。