著者紹介

内容

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