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『 Excel で学ぶ統計解析入門』の目次
本書の構成は次のようになっています。 第１章 はじめに
第２章 統計解析の基礎
第３章 相関分析と回帰分析
第４章 確率分布
第５章 推測統計学
第６章 実験による統計理論の検証
第７章 Excel の統計解析機能の解説
第８章 Excel アドインソフトウェア
第２章 統計解析の基礎
第３章 相関分析と回帰分析
第４章 確率分布
第５章 推測統計学
第６章 実験による統計理論の検証
第７章 Excel の統計解析機能の解説
第８章 Excel アドインソフトウェア
第２章には「統計学で用いるデータの種類」、「算術平均」や「幾何平均」といった統計の基礎の基礎が書いてあるので、本書を事典として活用する場合にも、この章だけは全部目を通しておいたほうが良いでしょう。
実用的な統計本です
本書は「ぱっと見て、ぱっと使える」ように書かれた実用的な統計本です。統計で使用する公式の導出過程は全て省かれていて、「その式をどのような場面で、どのように使うのか」というスタイルで書かれています。ですから、 統計学の専門知識があるわけではないけれど、仕事でデータ分析しなければならない。でもどのような手法を選択すればよいのかわからない。
という場面ですぐに活用できる本なのです。私自身も Excel のデータベース用ソフトを開発するときに傍らに置いて事典として使っています。
具体例が満載です
本書は全ての項目に具体的な例が示されています。たとえば・ある県の醤油ラーメンの平均価格が 600 円よりも高いかどうか？
・〇〇政党の支持率を推定する場合は、何人以上調査すれば信用できるデータが得られるか？
・新製品の広告を出したが、３ヶ月後に認知率が 10 % を超えたかどうか知りたい。
というような実践例が満載です。そして選択すべき統計手法とその手順が丁寧に示されています。本書のこのような例を参考にすれば、自分が所有するデータをどのように分析するべきかわかるはずです。
基礎から学ぶのは大変です！
統計学を基礎から勉強するのは大変な時間と労力が必要です。そもそも「統計学を学ぶために学ばなくてはならない数学」がたくさんあります（特殊関数などを含めて、大学レベルの微分積分を習得しておく必要があります）。ただ現実問題として、そうした数学的知識が現実のデータ分析に役立つかといえば、かなり微妙なのです。学問としての統計学は、あくまで「数学」であって、たとえば「中心極限定理を厳密に導く」というようなことに主眼が置かれています。もちろん統計データの深い所を読み取るためには、そうした知識があるに越したことはないですが、 統計学の専門家になるつもりもないし、統計解析のスペシャリストを雇うとお金がかかる。でもビジネスの現場ですぐに役立つデータが欲しい。だから自分で分析できるようになりたい。
という場合には、それだけの時間と労力を割く価値はないと思います（でも現役の理工学部の人は手抜かずに基礎からしっかり勉強してください）。
学問ではなく 実務としての統計学を習得する のであれば、むしろ「習うより慣れろ」という姿勢で臨んだほうが良いと思います。統計データをぱっと見た瞬間に「ん？ このデータは何かおかしいぞ」というような直観力を磨くことのほうが大切です。ぜひ本書を参考にどんどん分析して「使える統計学」を身につけてください。
