• 書名1歩前からはじめる「統計」の読み方・考え方
• 書名ヨミ１ポマエカラハジメルトウケイノヨミカタ・カンガエカタ

• 著者名神林博史著
• 著者ヨミカンバヤシ，ヒロシ

• 版第2版

• ISBN9784623084784

• 出版地京都
• 出版者ミネルヴァ書房
• 出版年2019.3

• ページxiii, 330p
• サイズ21cm

• 注記引用文献: p321-325

• 件名統計学
  統計学

• 目次序 章　なぜ統計のことを勉強しなければいけないの？
  　１ データ・統計・統計学——そもそも「統計」って何だろう
  　　1.1 統計って何？データって何？
  　　1.2 データから役立つ情報を取り出そう
  　２ 証拠に基づいた議論をしよう
  　　2.1 統計学ブームが起こった理由
  　　2.2 結婚すると幸せになれる？（その１）—─個人的な経験から考える
  　　2.3 結婚すると幸せになれる？（その２）─—統計から考える
  　３ 統計を勉強すれば、こんないいことがある（はず）！
  　　3.1 ビジネスで勝つ──仕事の道具としての統計学
  　　3.2 よりよい社会を作る——市民的教養としての統計学
  　練習問題
  第１章　知ってるつもりの世界と統計でみる世界
  　１ 世の中って「こんなもの」？——見直してみよう！知ってるつもりの世界
  　　1.1 子どもの「みんな持ってる！」理論
  　　1.2 社会の姿を正しく知る方法は？
  　２ 統計で社会の姿を確認しよう——イメージ通り？統計でみる世界
  　　2.1 人口は統計の根幹
  　　2.2 何問正解？クイズで知る日本社会と日本
  　３ マスメディアの情報とつきあう２つのポイント
  　　3.1 こんな情報に気をつけよう
  　　3.2 出典を確認しよう（ポイント・その１）
  　　3.3 「目立つ」と「多い」、「部分」と「全体」の混同にご注意（ポイント・その２）
  　練習問題
  第２章　「びっくりグラフ」にご用心
  　１ 本当は恐ろしい（？）統計学
  　　1.1 ウソ・大げさ・刺激的──なぜ統計学の本のタイトルは物騒なのか
  　　1.2 グラフを使ったトリックに気をつけよう
  　２ 大人も知らない（かもしれない）グラフの基礎知識
  　　2.1 わかってますか？棒グラフと折れ線グラフの使い分け
  　　2.2 棒グラフは比較・折れ線グラフは変化
  　　2.3 割合を表現する円グラフと帯グラフ
  　３ 華麗なるびっくりグラフの世界
  　　3.1 「びっくりグラフ」って何？
  　　3.2 縦軸をいじってびっくり！（びっくりグラフ・その１）
  　　3.3 横軸をいじってびっくり！（びっくりグラフ・その２）
  　　3.4 3Dでびっくり！（びっくりグラフ・その３）
  　　3.5 思いこみにつけこんでびっくり！（びっくりグラフ・その４）
  　　3.6 びっくりグラフにだまされないために
  　４ びっくりグラフにご用心
  　　4.1 科学研究における不正行為
  　　4.2 びっくりグラフがはびこる理由
  　　4.3 びっくりグラフを知らないうちに「作らない」ために
  　練習問題
  第３章　わかっているようで意外にわかっていない「平均」と「パーセント」
  　１ どう集計する？「しあわせハッピーアンケート」
  　　1.1 アンケートで幸せになろう!?
  　　1.2 アンケートの回答をデータ化しよう
  　　1.3 データはこんなふうにできている
  　２ 毎度おなじみ「平均」と「パーセント」の使い分け方
  　　2.1 年齢は平均、性別はパーセント。その理由は？
  　　2.2 「量」と「質」の違いを理解しよう─量的変数と質的変数
  　　2.3 とっても簡単！量的変数と質的変数の見分け方
  　　2.4 集計結果をまとめよう─度数分布表
  　　2.5 量的変数の分布をグラフにまとめよう─ヒストグラム
  　３ 平均の性質
  　　3.1 平均＝普通？
  　　3.2 平均にまつわるよくある誤解
  　４ 「○％の差」はどうしてダメなの？
  　　4.1 パーセントの差をどう表現する？
  　　4.2 変化量は「ポイント」、変化率は「パーセント」
  　練習問題
  第４章　平均だけで大丈夫？「代表値」と「ちらばり」のこと
  　１ 平均だけでは不十分！
  　２ データの「中心」に注目しよう——３つの代表値
  　　2.1 「日本の中心」はどこでしょう？
  　　2.2 データの重心「平均値」（代表値・その１）
  　　2.3 並べたときの真ん中「中央値」（代表値・その２）
  　　2.4 いちばん多い値「最頻値」（代表値・その３）
  　　2.5 外れ値に注意！
  　　2.6 ３つの代表値の特徴と使い分け方
  　３ データの「ちらばり」に注目しよう——範囲・分散・標準偏差
  　　3.1 「ちらばり」って何？
  　　3.2 平均点が同じなら面白さも同じ？─—映画レビューの考え方
  　　3.3 データの両端に注目する「範囲」（ちらばりを表現する数値・その１）
  　　3.4 平均との差に注目する「分散」（ちらばりを表現する数値・その２）
  　　3.5 分散を使いやすくした「標準偏差」（ちらばりを表現する数値・その３）
  　　3.6 ちらばりをグラフで表現する「箱ひげ図」
  　４ 「ちらばり」はこんなふうに役に立つ
  　　4.1 品質管理に欠かせない標準偏差
  　　4.2 受験でお世話になった「偏差値」の正体
  　練習問題
  第５章　「関係がある」ってどういうこと？
  　１ 統計学における「関係」って何？
  　２ 「関係」の中身を区別しよう
  　　2.1 カロリーを取りすぎると体重が増える—─因果関係
  　　2.2 コミックが好きな人はアニメも好き—─相関関係
  　　2.3 原因を特定し、問題の解決につなげよう
  　　2.4 右肩上がりと右肩下がり—─相関関係の「正」と「負」
  　　2.5 変数の関係の示し方いろいろ
  　３ 因果関係を分析しよう
  　　3.1 原因は独立変数、結果は従属変数
  　　3.2 どう判断すればいいの？相関関係と因果関係の区別
  　　3.3 因果関係を判断する３つの基準
  　練習問題
  第６章　本当の原因を探してみよう
  　１ 新たな謎「第三の変数」登場！
  　２ はくさいの恐怖！その真実は……？
  　　2.1 肺炎の原因は、はくさいだった！（そんなわけない）
  　　2.2 擬似相関（見かけ上の相関）に気をつけよう
  　３ 因果関係のさらに複雑な世界
  　　3.1 擬似相関だけじゃない！いろいろな因果関係
  　　3.2 風が吹けば桶屋が儲かる─媒介関係
  　　3.3 貧困の原因は1つとは限らない──原因が複数存在する因果関係
  　練習問題
  第７章　その統計は信頼できますか？データの6W4H
  　１ データの作り方を知ればこんないいことがある（はず）！
  　　1.1 その統計は信頼できますか？
  　　1.2 データの作り方を知ることが大切な理由
  　２ データの良し悪しを判断するために
  　　2.1 情報源の確認からデータ情報の確認へ
  　　2.2 予備知識としての5W1H（誰が・いつ・どこで・何を・なぜ・どのように）
  　　2.3 統計データは6W4Hがポイント！
  　　2.4 10個なんて多すぎる！特に重要な2W3Hとは？
  　３ 統計の6W4Hを調べてみよう
  　　3.1 「実際の調査」で確認してみよう
  　　3.2 6W4Hを調べる習慣を身につけよう
  　練習問題
  第８章　定義が変わると数値も変わる
  　１ 定義がなければはじまらない
  　　1.1 「ひきこもり」ってどういう人？
  　　1.2 ひきこもりの定義を考えてみよう
  　２ 定義が変わると数値も変わる
  　　2.1 「丸まると太る」と「BMI25以上」
  　　2.2 ひきこもりの人数が異なる理由は定義にあり
  　３ 定義と数値の微妙な関係
  　　3.1 いじめは周期的に増加する？
  　　3.2 「殺人事件」ってどういう事件？
  　　3.3 完璧な定義でなくても大丈夫！
  　練習問題
  第９章　誰に聞くかで結果は変わる
  　１ 誰に聞けば「世論」がわかるの？
  　　1.1 何のために世論調査を行うの？
  　　1.2 全員に聞くのはとっても大変─調査対象者をどう選ぶ？
  　　1.3 「誰に聞くか」が明暗を分けた！1936年のアメリカ大統領選予想
  　２ 味見はスプーン１杯で大丈夫
  　　2.1 調査における「全体」と「部分」──母集団と標本
  　　2.2 スープの味見は、よくかき混ぜてから
  　３ 偏りなく選んでみよう
  　　3.1 選ばれる確率が等しくなるように選ぶ「無作為抽出法」
  　　3.2 俺様好みの女の子を選んでやる！─無作為抽出にならない例
  　　3.3 実際にはどうするの？
  　　3.4 こんな調査にご用心──偏った標本を選びやすい３つの方法
  　練習問題
  第10章　その結果は偶然？それとも……？
  　１ なぜ偏りなく選ぶことが大切なの？
  　　1.1 無作為抽出法が重要な２つの理由
  　　1.2 標本から母集団のことがわかる（重要な理由・その１）
  　　1.3 統計数値のずれ（誤差）がわかる（重要な理由・その２）
  　　1.4 無作為抽出法が特別な理由—─中心極限定理
  　　1.5 「標本の大きさ」（サンプルサイズ）と「標本数」（サンプル数）
  　２ 偶然の差とそうでない差
  　　2.1 微妙な視聴率の差をどう考える？
  　　2.2 パーセントの誤差を計算しよう
  　３ 誤差と標本の大きさのやっかいな関係
  　　3.1 世論調査の回答の誤差はどのぐらい？
  　　3.2 誤差を小さくするのは大変
  　練習問題
  第11章　聞き方しだいで答えは変わる
  　１ 死亡率10％と生存率90％、どちらの手術を受けますか？
  　２ 聞き方しだいで答えは変わる
  　　2.1 ポイントは「聞き方」──質問文・選択肢・質問方法
  　　2.2 「幸せの国」ブータンの秘密
  　　2.3 どうして異なる？朝日新聞と読売新聞の内閣支持率の謎
  　３ 「聞き方」の基本
  　　3.1 質問の作り方の基本原則
  　　3.2 どうして異なる？ヨーロッパの臓器提供意思表示率の謎
  　４ 「誰が聞くか」で答えは変わる
  　　4.1 まだまだある！統計数値に対する6W4Hの影響
  　　4.2 統計を「作る側」の事情
  　　4.3 結果が異なる２つの「いじめ」統計
  　練習問題
  第12章　統計の勘違いに気をつけよう（１）——「数値の意味」編
  　１ だまされるより怖い（かもしれない）勘違い
  　　1.1 その思い込みは危険です！
  　　1.2 「だまされない」から「だまさない」へ
  　２ 知ってるつもりの数値に注意
  　　2.1 パーセント（百分率）ではない「○○率」もある
  　　2.2 「平均寿命」って何の平均？
  　３ その数値の意味、わかってますか？
  　　3.1 公務員の給料は高すぎる？
  　　3.2 条件をそろえて比較しよう
  　　3.3 まだまだある考慮すべき条件
  　　3.4 本当はそれほど高くない公務員の賃金
  　　3.5 統計情報の「中身」を精査しよう
  　４ 数値を正しく読み解くために
  　練習問題
  第13章　統計の勘違いに気をつけよう（２）——「統計の解釈」編
  　１ それって本当はどういう意味？
  　２初心者注意の２つの勘違い！「言い替えによる勘違い」と「主観と客観の混同」
  　　2.1 「満足」と「幸せ」は同じもの？
  　　2.2 日本の治安はヤバい!?─—治安についての主観と客観のずれ
  　３ ２つの勘違いが同時発生！「中流意識」と「総中流社会」の問題
  　　3.1 昔なつかしい（？）「総中流社会」
  　　3.2 「中」と「中流」の読み替え
  　　3.3 日本は本当に「総中流」だったの？
  　４ 解釈の勘違いを避けるための２つのポイント
  　練習問題
  第14章　「証拠に基づいた議論」を練習しよう
  　１ 知識から実践へ
  　　1.1 「知ってる」と「できる」は違う
  　　1.2 「若者の○○離れ」について
  　２ 「若者の海外旅行離れ」は本当？
  　　2.1 「何を確認したいのか」を明確に
  　　2.2 「若者」って誰？「海外旅行」って何？
  　　2.3 統計を探そう
  　　2.4 統計からみた「若者の海外旅行離れ」の実態
  　　2.5 「若者の海外旅行離れ」が注目された理由
  　　2.6 統計から言えること・言えないこと
  　３ 本当の戦いはこれからだ！
  　　3.1 練習と実践が大事
  　　3.2 統計を支える人になろう！
  　練習問題
  高校までの勉強との対応表
  今後の学習のためのブックガイド＋お役立ち情報ガイド
  練習問題解答
  注
  引用文献
  あとがき
  索引