データを疑う力 : 数学力より論理力文系にこそ読んでほしい24話
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データを疑う力 : 数学力より論理力文系にこそ読んでほしい24話
（TTS新書）
東京図書出版 , リフレ出版 (発売), 2022.7
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データを疑う力 : 数学力より論理力 : 文系にこそ読んでほしい24話
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データ オ ウタガウ チカラ : スウガクリョク ヨリ ロンリリョク ブンケイ ニ コソ ヨンデ ホシイ 24ワ
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Note
参考文献・資料: 巻末pi-vi
Contents of Works
- 統計的にモノを見るとは? : 数字にだまされないために
- サンプルは母集団を代表しているか? : 「無回答による偏り」を中心に
- 全数調査と抽出調査 : 厚生労働省「毎月勤労統計問題」報道の問題点を例に
- 率の弱点 : 割る数(分母)が小さいと当てにならない
- 割り算がからんだ数値にはご用心 : まずは分子と分母の確認を!
- 意味をなさない%データ : 児童虐待相談虐待者別構成割合の年次推移を例に
- 偽薬効果 : 比較対象のない実験結果は信じてはいけない
- 小さなサンプルサイズの問題点 : ランダム化で生まれる偏り
- 反復体の独立性と偽反復 : 反復しているようでしていない?!
- 偽反復の罠 : あなたも陥っていませんか?
- 相関と因果 : 相関があるから因果関係があるとは限らない
- 相関と交絡 : 二つ以上の変数の影響が区別できないこともある
- 簡単な「表」でも隠れた変数を考えよう : シンプソンのパラドックスを例に
- ビッグデータの落とし穴 : 偏ったデータからは偏った結果しか生まれない
- AIの時代だからこそ求められるもの : データの質とデータサイエンティストの倫理
- 統計検定の考え方とは? : p値って何?統計的有意差って何?
- 統計検定と確率 : なぜ確率という考え方が必要になるのか
- 統計検定の限界 : 「効果あり」とは断定はできないし、「効果なし」ともいえない
- 統計的有意差と生物学的重要性 : ふたつは別物
- 外れ値をどうするか? : 正当な理由なしに除外してはいけない
- ピアソンの相関係数r : 散布図をまず見ることが大切
- 数値のカテゴリーへの変換には要注意 : 変換しないに越したことはない
- 数打ちゃ当たる統計的有意差とQRP : あなたもやっていませんか?
- 統計的有意差の誤用 : 有意差の差を効果の差の判定に使ってはいけない
Description and Table of Contents
Description
専門知より総合知。いま求められるデータの読める一般人。
Table of Contents
- 第１章 統計的にモノを見るとは
- 第２章 割り算がからんだ数値はくせもの
- 第３章 こんな実験は要注意
- 第４章 相関、因果と隠れた変数
- 第５章 ビッグデータの落とし穴
- 第６章 統計検定の考え方を理解する
- 第７章 もっと知りたい方のために（研究者もしている間違い）
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