▼▼▼▼▼▼▼▼
チャンネル登録はこちら

統計ソフトの処理の意味を理解する

統計学をこれから勉強しようとするあなたは、何を勉強することをイメージしますか。

�@難しい数式や数学をマスターすること

�A統計ソフトが使えるようになること

�B統計ソフトの処理が意味するところを知る

人によってさまざまかと思います。

たとえば、車で山中湖まで行きたいという目的があるとすると、あなたは何をしますか。

�@エンジンの仕組みや道路設計に関する知識を身につける

�Aとにかく誰かに運転してもらってでも山中湖に着く

�Bどうやったら山中湖につくか、ルートや時間を調べる

もちろん�Bですよね。エンジンの知識なんか最低限あればいいし、かといってどこに行こうとしてハンドルやアクセルを操作しているのかを分かっていないと、車はもしかしたらわけわからないところに到着してしまいます。

ところがそれでも、「目的地に到着しました」と運転手に言われたら、あなたはどう思いますか。

これらは上の�@〜�Bと好対照です。

私たちは、難しい数式や数学をマスターしたいわけではありません。

それをしたところで実務に役立ちません。ですので�@は違います。

統計ソフトが使えるようになり�Aの目的を達成すれば、確かに学会発表や論文発表は出来るようになるかもしれません。

しかし、それで学会発表して、聴衆に少し解析方法の突っ込んだ質問をされて答えられなかったら、恥をかくかもしれません。

また、意味がわからないと、「この解析手法は次のこの試験にも応用できるのではないか」といった発展的な展開も望めません。

一番まともなイメージは�Bです。数学的な細部にまで立ち入る必要はありません。

しかし、統計的なデータ処理の意味くらいはわかっておくことは必須です。

統計ソフトでは肝心のその部分がブラックボックスとなっていて、結果だけを示します。

学会発表で質問されても、「コンピューターで統計処理をやりました」という回答ではあまりにお粗末ですよね。

Excel（エクセル）の活用

そこであなたにおすすめなのが、エクセル、すなわちMicrosoft Excelです。

Excelでは、セルにデータを打ち込んでから、セル単位で簡単な数式を入力して一斉に同型の計算をさせたり、総和をとったりすることができます。

またアドインツールのソルバーを活用すると、セルの最大化や最小化も自由にできます。

ソルバーを使えば、直線回帰分析のような簡単なモデルはもちろん、多変量ロジスティック回帰分析のような少し複雑なモデルでも解析可能になります。

もちろん統計関数を覚えたり、ソルバーの使い方を学んだりという過程は必要になりますが、3時間もあれば基本はマスターできます。

あとは自分で実際にExcelで解析した結果と、統計ソフトで得られた結果を照らし合わせてみると、統計ソフトの出力の意味が肌感覚でわかるようになります。

統計学を学ぶ際にイメージするのは、数式や数学的な理論よりも、その理論が現実世界のデータ分析にどのように応用されるか、ということです。

具体的には、統計ソフトの操作方法を学ぶだけでなく、そのソフトが実行する処理が何を意味するのか、その背後にある統計学的な原理や仮定を理解することが重要です。

これにより、データ分析の結果を適切に解釈し、適切な方法で利用する能力が養われます。

統計学では、数学的な詳細に深入りする必要はありませんが、データ処理の背後にある基本的な統計学的概念を理解することが重要です。

統計ソフトの使い方をマスターすることも重要ですが、それだけでは不十分です。ソフトウェアが出力する結果の意味を理解し、その結果を適切に解釈し、活用する能力が必要です。

この能力があれば、学会発表での質問にも対応できるだけでなく、新しい研究課題に統計手法を応用する際のアイデアも得られるでしょう。

統計学の学習では、数式や理論の学習も重要ですが、それを現実の問題解決にどのように活かすかを常に念頭に置くことが大切です。

統計学的な思考や解析手法を理解することで、データから有意義な洞察を引き出し、より効果的な意思決定を行うことができるようになります。

是非Excelを活用し、統計処理の意味を理解することを主眼に統計学を学習してください。

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。
統計ソフトの出力の意味について解説してください。
#制約条件：
サルでもわかる平易な日本語で
文字数は300字程度

ChatGPTの回答

統計ソフトの出力とは、データを分析した結果が数字やグラフで表示されることです。これを見ることで、私たちはデータに隠された意味やパターンを理解できます。出力にはよく、「平均値」、「中央値」、「標準偏差」、「P値」などの用語が出てきます。平均値は、全てのデータを足して、データの個数で割ったもの。一番「普通」の値を教えてくれます。中央値は、データを小さい順に並べたとき、真ん中にくる値。データに極端に大きいか小さい値があっても影響されにくいです。標準偏差は、データが平均値からどれくらい散らばっているかを示す数字。この値が大きいほど、データは平均値から離れて散らばっています。P値は、統計的な検定を行った結果、得られたデータが偶然の産物かどうかを判断するための指標。P値が小さいほど、結果は偶然ではなく、何かしらのパターンや因果関係がある可能性が高いです。これらの数値を見ることで、データがどんな話をしているのか、何を示しているのかを理解することができるのです。