統計思考入門 ― プロの分析スキルで「ひらめき」をつかむ
第１章 数字で考えることのおもしろさ
- 数字で置き換えることで，なんとなく理解していたことが明確になる．
- 数字は，周囲や組織を動かすための最上のツール．
第２章 「同じもの」のなかに違いを見つけ出す
- 主成分分析は，「分散が最大になる位置」まで軸を回転させる．軸を回転させて視界をずらす（最も視界がひらけた位置に立つ）ことでこれまで見えなかったものが見えるようになる．
- 固有値はデータの分散（ばらつき）の大きさを表し，寄与率は情報の集約度を表す．
- つまり，主成分分析の固有値は，変数から取り出された情報量の大きさを示している．
第３章 「違うもの」のなかに同じところを見つける
- クラスター分析は，似たもの同士をグルーピングしていく．
- どの情報，どんなデータで個体間の特徴付けを行うのか，が分析において最も大切．
- 違いを見極めるために似たもの同士を探る．
第４章 「全体」から「小さい全体」をつくる
- 「誰（標本・サンプル）」に「みんな（母集団）」を代表させるか．
- 母集団（全体）が大きくなるほど，全部を調べることは困難なので，母集団を小さく分けたい．
- 「標本の代表性が不安定」にならないように注意．
- 結果に影響を及ぼさない誤差は無視してもかまわない．
第５章 「事実」は「真実」と一致するか
- 標本は本当に全体を代表しているのだろうか．
- 統計という手法は，全体を構成する個が数えきれないほど多いとき，「全体から一部分を取り出して，できるだけ正確に全体を推定したい」という思いから磨かれてきた技術と言える．
- 「めったに起こらない・起こる」の境界値を有意水準と呼び，これを超えた場合は，前提とした仮設は棄却される．
- 帰無仮説は，「そんなはずはない」という無に帰したいと思う仮説を不本意ながら設定し，これを棄却することで，本当に証明したかったことを立証する手法．
- できることの範囲内で真実に迫ろうとする現実主義的なしぶとさ．
第６章 「迷い」から抜け出すための手法
- 手を引くべきか，続けるべきか．
- 線形判別分析は，２つのグループを分ける最適な１次関数のモデルをつくること．
- 関係づけを行うための変数を見つける．
- 説明変数を複数用いた回帰分析を重回帰分析という．
第７章 数字に現れた現実にいかに対処するか
- 統計分析の基本は，たくさんのものを「同じ傾向をもつグループ」や「異なる傾向をもつグループ」に分類すること．
- 分析するというのは，たくさんの個体の特徴を一つひとつ調べ，それらの関係性を見つけ出し，その強弱やつながり方によって個体をもっともよく分類すること．
- うまく分けることが，必ずしも分析の目的ではない．
- 実務レベルで最大の成果を上げるためには，得られた結果（現実）と向き合わなければならない．
- 完璧な分類を目指すのではなく，不明確な現実をそのまま受け入れつつ，そこから次に何をすべきか，を考えることが大切．
第９章 統計的アプローチで発想するということ
- 数字が並んだら，まず合計を計算して平均値を算出する癖をつける．
- 変数に対して，「平均」「分散」「標準偏差」を算出する．（分散は，偏差の二乗の平均値．標準偏差は，分散の平方根．）
- 得られた結果の解釈の是非にこだわるのではなく，「どの正解」を採用し，次にどう行動するのか，が大切．
- 自分自身で感じ，正しく考え，物事を時間の経過と社会との関連性のなかにとらえ，判断し，行動すること．
