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統計学の誕生

統計学の研究は、データの収集と分析にとどまりません。

すなわち、情報を集めて重要な決定を行うために利用するのです。

何かがどれくらいあるのか。食べ物が底をつくまでに何日くらいあるのか、冬まであと何週間あるのか、そして、それらの数がある特定の結果（健康や安全など）にどのように影響するのかということについて、人々が関心をもたなかった時代はおそらくなかったでしょう。

そもそも数は、ある特定の結果と結びつけられています。

もしある人が学校で勉強がよくできて、よい成績をとったならば、その後も学校で成功する可能性が高いでしょう。

もしある人がよい教育を受けたなら、卒業と同時によりよい仕事が待っているでしょう。

そして、私たちが今日人口統計学者として知っている人々（人口やその性質を研究している人々）が、多くの人が住み、働き、遊ぶ場所について数えたり分布を調べたりし始めたのは、それほど昔のことではありません。

このすべては主に数学者によってなされましたが、生物学や、より最近では心理学などの領域で、観測されたことの理解が強く求められ、統計学の分野が誕生しました。

おそらくこの誕生の大きな節目は、フランシス・ゴールトン（遺伝学者）の研究でしょう。

彼はチャールズ・ダーウィンのいとこで、19世紀初頭に生まれました。

人間行動のさまざまな側面に適用（ゴールトン・ピアソン・フィッシャー）

ゴールトンは、相関係数と呼ばれる、変数間の関係を表すのに今でも非常によく使われるツールを考案しました。

彼は家族間の知能に関心がありました。

彼の研究は、後にしばしば疑われることになりましたが、家族のメンバー間の関係性を比較するための枠組みを築きました。

他方の値が平均のほうに戻る傾向（平均に回帰する傾向）すなわち平均への回帰（回帰効果、回帰現象）もゴールトンにより見出されました。

ゴールトンの後、社会がどんどん複雑化し、利用可能な情報すべての複雑性を理解する必要性が増大していくにつれて、統計学は非常に多くの新しい発展を見せました。

カール・ピアソン（数学者）やR・A・フィッシャー（農学者）などが、自身の研究分野で学んだことを人間行動のさまざまな側面に適用しました。

ここ４０年のパーソナルコンピューターの出現によって、大規模データに含まれるパターンや傾向を見たいと思う人はほとんど誰でも、統計的手法の中の最も強力なものでさえ利用できるようになりました。

こういう分析は、現代の統計学の非常に重要な部分を占めています。

大学のみならずプロスポーツチームでさえ、今では、何が役に立ち、何が役に立たないかを特定するために、このアプローチを利用しています。