しかし、統計学がわかりにくかったのは私も同じでした。
私は大学の統計学の講義は、聴いたような気はするけれどもほとんど内容を覚えていません。

平均まではわかるけれど、分散、標準偏差となるにつれてだんだんわからなくなり、標準誤差にいたっては全く意味がわからない・・・・そんな人が大多数なのではないかと思います。

統計学・統計解析の講義はなぜ難しいのか

統計学・統計解析がわかりにくいのは、決してあなたのせいではありません。

大学の先生のせいでもありません。

大学という場所のしくみの問題なのです。

大学の統計学、数理統計学の先生って何して給料をもらっていますか。

もちろん生徒を教えるのも大事な仕事ですけれども、一番大事なのは、自身の数理統計学の研究です。

数理統計学の研究には新規性つまりオリジナリティがないといけないのです。

新規性のある研究を行うためには、同じ統計学者が理解できないほどの高度な難しい定理を証明するために、数式を駆使し、またその根拠を得るためにPCで複雑なシミュレーションを行う、といった仕事を長い時間をかけて行います。

これが数理統計学者の本職なのです。

そんな大学の数理統計学の先生には、例えば正規分布の話など当たり前に思うのが、統計初心者の私たちには非常に難しい話であることは知る由もありません。

また、わかりやすく教えたところで、給料があがるとか、教授になりやすくなるとかいったこともありません。

だから、大学の先生が悪いわけではありません。

大学の評価システムに問題があるのです。

そんな大学の先生が書いたいわゆる数理統計学の教科書というのも、難解になるのは致し方ないのです。

では、どうすれば難しい統計解析はわかるようになるのでしょうか。

統計学・統計解析はわかっている人から教わるのが一番よい

統計学・統計解析を理解する一番の早道は、わかっている人から教わることです。一番いけないのは、独学で解決しようとすることです。

先に述べたように数理統計学の教科書は難解きわまりなく、初心者が手を出したら確実に火傷します。

いきなり数理統計学の教科書に手を出すことだけは絶対にやめましょう。

最近は、専門分野別、例えば医学とか、経済学とか、それぞれに統計学・統計解析のわかりやすい書籍が出てきています。

まだこれらを読む方が数理統計学の本を読んで勉強するよりはましかもしれません。

しかし、それでも統計学・統計解析の本は解らない部分が多いです。

そして、自分のわからないところを本は解説してくれるわけではありません。

本はしゃべってはくれないのです。

特に式が出てきたときに、その式を解りやすく解説してくれている統計学・統計解析の本はほとんどないのが実状です。

一方、統計学・統計解析をわかっている人から教わると、自分のわかっていないまさにその部分を運がよければその場でわかりやすく説明してもらえます。

自分ですべてを貫徹しようとせず、自分で勉強し疑問点を見出す　⇒　人に教わり疑問を解消する、というプロセスを何度も繰り返しながら、知識と理解を培っていく、というのが、一番の早道です。自分の努力も大切ですが、わかっている人から積極的に聞くようにしましょう。

統計学・統計解析はわかると面白い

統計学・統計解析って、実はわかってくるとすごく面白い学問なのです。また実務のみならず日常生活でもとても役立ちます。当サイトでは、統計解析を色々な切り口でわかりやすく、面白く紹介します。

是非当サイトに書かれてあることをすべて読んで理解し、統計学・統計解析の面白い世界へ飛び込んでみましょう。

ChatGPTに聞いてみた

プロンプト

あなたは最高のデータサイエンティストです。
統計学の面白さについて解説してください。
#制約条件：
ですます調の平易な日本語で
文字数は1000字程度
情報ソースも記述してください。

ChatGPTの回答

統計学は、データから意味を引き出すための強力なツールであり、その面白さはいくつかの要素によって支えられています。

まず、統計学は私たちにデータの背後に隠れた物語を理解する手段を提供します。データを観察し、パターンを発見することで、現象や事象について新たな理解を得ることができます。たとえば、マーケティング分析では、消費者行動のパターンを統計データから見つけ出し、効果的なマーケティング戦略を立てることができます。

また、統計学は予測の精度を向上させることができます。過去のデータからパターンを発見し、そのパターンを未来の出来事の予測に使用することで、ビジネスや政策決定において戦略的な判断を下すことができます。例えば、気象データから得られる統計情報を活用して、将来の気象パターンや自然災害の可能性を予測することができます。

また、統計学はデータの品質を評価し、信頼性のある情報を得る手段を提供します。データ品質の評価により、不正確な情報やバイアスのあるデータを排除し、信頼性の高い結果を得ることができます。これにより、意思決定の基盤となるデータがより信頼性の高いものとなります。

統計学の面白さの一つは、様々な手法やモデルを使用してデータを分析し、その結果から洞察を得る過程です。回帰分析やクラスタリングなどの手法を用いることで、データの相関関係やグループ化を理解し、問題解決や意思決定のための洞察を得ることができます。

統計学の面白さは、その応用範囲の広さにもあります。統計学はビジネス、医療、社会科学、自然科学など、さまざまな分野で活用されています。例えば、医療分野では臨床試験データを分析して新薬の効果を評価し、社会科学ではアンケートデータを用いて人々の意見や行動パターンを理解することができます。

統計学の面白さを理解するための情報源としては、統計学の基礎から応用までを網羅した書籍やオンラインコースがあります。また、実際のデータを用いて統計分析を行うことで、その面白さや有用性を体験することができます。

要約すると、統計学はデータから洞察を得るための強力なツールであり、その面白さはデータの背後に隠れた物語を解き明かす過程や、予測の精度を向上させること、データの信頼性を評価することなどにあります。さまざまな手法やモデルを用いてデータを分析し、その結果から洞察を得る過程は非常に興味深く、統計学の応用範囲の広さもその面白さの一因です。

【情報ソース】

「統計学入門」ウィリアム・M. ブルム（William M. Bolstad）, James M. Curran 著
「Introduction to Statistical Learning with Applications in R」 Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshirani 著