統計

概要

統計は、データから「全体として何が言えそうか」を整理し、根拠をもって判断するための方法です。感覚や印象ではなく、数や不確実さも含めて説明できるのが強みです。

統計が扱う2つの仕事

記述統計

集めたデータを「見やすく要約」します。

• 平均・中央値・最頻値
• 分散・標準偏差（ヒョウジュンヘンサ：ばらつきの大きさ）
• グラフ化（ヒストグラム、箱ひげ図など）

推測統計

一部のデータから全体を「推測」します。

• 母集団（ボシュウダン：調べたい対象全体）を、標本（ヒョウホン：そこから取り出した一部）から推定
• 不確実さを「信頼区間（シンライクカン：推定値が入る範囲の目安）」で示す
• 仮説検定（カセツケンテイ：差や効果が偶然かを検証する枠組み）

よく出る基本用語

変数と尺度

• 変数（ヘンスウ：人や物ごとに値が変わる項目）

例：年齢、売上、満足度

• 尺度：数値の意味の違い

例：カテゴリ（性別など）、順位（ランキング）、間隔（温度のように差が意味を持つ）など

分布とばらつき

• 分布：値がどのあたりに多いかの形
• 平均だけでなく、ばらつきや外れ値も一緒に見るのが基本です。

相関と因果の注意

• 相関（ソウカン：一緒に増減しやすい関係）があっても、因果（インガ：原因と結果）とは限りません。

例：アイス売上と熱中症は相関しやすいが、原因は気温の可能性が高い

データの集め方が結論を左右する

• サンプリング（サンプリング：全体から一部を選ぶこと）が偏ると、結果も偏ります。
• よくある偏り

- 選択バイアス（バイアス：偏り）：特定の人だけが回答してしまう - 欠測（ケッソク：データの抜け）：都合の悪い値が抜けやすい

よく使う指標・手法（ざっくり）

• 回帰（カイキ：複数要因と結果の関係を式で表す）
• p値（ピーち：観測された差が偶然でも起きる度合いの指標の一つ）
• 効果量（コウカリョウ：差の大きさを尺度として表す）

実務でのコツ

• 「目的→指標→集め方→分析→解釈」の順で設計する
• 平均だけで結論を出さず、分布・ばらつき・サンプル数も確認する
• 比較するときは条件（期間、母数、定義）を揃える
• 統計結果は「前提（データ品質・収集方法）」とセットで書く