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

▼▼▼▼▼▼▼▼
チャンネル登録はこちら

統計学や統計解析は、学べば学ぶほどその奥深さと面白さを感じることができる学問です。多くの人が「難しい」と感じるかもしれませんが、その理由は必ずしもその学問自体にあるわけではありません。多くの場合、わかりやすく教えてくれる人が少なかったり、教え方に工夫が足りなかったりすることが原因です。実際、統計学は私たちの身近な現象を数値で捉えることで、物事の理解を深め、意思決定をサポートする非常に強力なツールです。そのため、理解が進むにつれてその魅力がどんどん広がり、面白さを感じることができるようになります。まず、統計学や統計解析がどのような役割を果たしているかを考えることが大切です。統計学は、データの収集、整理、解析、解釈、そして結論を導き出すための学問です。私たちは日常生活の中でさまざまな形でデータに触れており、そのデータを適切に解釈し、意思決定に活用することが求められています。たとえば、マーケティングやビジネスの世界では、顧客の購買データや市場の動向を分析することで、効果的な戦略を立てることができます。また、医療や科学の分野では、実験データや臨床試験の結果を解析することで、新しい治療法や薬の効果を評価することができます。さらに、統計学は社会科学や経済学、心理学などの分野でも活用されており、社会現象や人間の行動を理解するために役立っています。このように、統計学や統計解析は非常に多岐にわたる分野で利用されており、その応用範囲は広がり続けています。統計学において重要なのは、データを正しく理解し、適切な手法を用いて解析することです。データがどのように収集されたのか、そのデータが持つ特性や偏りはないかを理解することが第一歩です。たとえば、調査の対象者が偏っていたり、サンプルサイズが小さすぎたりすると、得られた結果が信頼できないものとなる可能性があります。そのため、データ収集の段階で十分な計画を立て、適切な方法でサンプルを選ぶことが大切です。次に、収集したデータを整理し、視覚的にわかりやすくすることが求められます。これには、データをグラフや表にまとめるといった方法が含まれます。たとえば、棒グラフや折れ線グラフを使ってデータの変化を視覚的に表現したり、ヒストグラムを使ってデータの分布を示したりすることで、データの特徴をより簡単に把握することができます。視覚的な整理は、データのパターンや傾向を理解するために非常に有効です。そして、データを解析する段階では、さまざまな統計手法を使ってデータの意味を解釈します。ここで使用される手法には、記述統計や推測統計、回帰分析、仮説検定などがあります。記述統計では、データの基本的な特徴を数値で示すことが中心となります。平均や中央値、標準偏差といった指標を使って、データの中心傾向やばらつきを理解します。一方、推測統計では、得られたサンプルデータから母集団に関する推論を行います。たとえば、ある調査結果から全体の傾向を予測する際に使われる手法です。また、回帰分析を使って変数間の関係性を探ることもできます。たとえば、広告費と売上の関係を解析する際に、どの程度の広告費が売上に影響を与えるのかを分析することができます。仮説検定は、ある仮説が正しいかどうかをデータを使って検証する手法です。たとえば、ある薬の効果が他の薬よりも優れているかどうかを検証する際に使われます。このように、統計解析はデータを使って様々な問いに答えるための非常に有用な手法を提供しています。しかし、統計学や統計解析を学ぶ際に避けて通れないのが「数理統計学」です。数理統計学は、確率論や数学的な概念に基づいて統計手法を理論的に理解するための学問です。確かに数理統計学は難解であり、初学者にとっては敷居が高いと感じるかもしれません。しかし、統計解析を実際に活用するためには、必ずしもこの難解な数理統計学に手を出す必要はありません。むしろ、統計手法を理解し、適切に使いこなすためには、現実の問題に対してどのように統計を応用するかを学ぶことが重要です。当サイトでは、統計解析をさまざまな切り口でわかりやすく、面白く紹介していきます。統計学の基礎から応用まで、実際のデータを使った例や、日常生活やビジネスの現場で役立つ統計手法について詳しく解説していきます。また、統計解析をより実践的に学べるよう、具体的なデータセットを使った演習問題や、ステップバイステップのガイドも用意しています。さらに、統計ソフトウェアの使い方や、最新の統計解析手法についても紹介していく予定です。統計学は一見難しそうに見えるかもしれませんが、理解が進むにつれてその面白さに気づくことができるはずです。私たちが日常的に触れているデータを使って、統計の世界に一歩踏み出してみましょう。どんなに複雑なデータでも、統計解析を使えばその背後にあるパターンや傾向を見つけ出すことができます。データの力を借りて、より賢明な意思決定ができるようになるでしょう。統計学は単なる数字や計算の集まりではなく、現実の問題を解決するための強力なツールです。これからも、統計学や統計解析の魅力を多くの人に伝えていけるよう、わかりやすく面白いコンテンツを提供していきますので、どうぞお楽しみに。