1歩前からはじめる「統計」の読み方・考え方 第2版 [単行本]Ω

要旨（「BOOK」データベースより）おしゃべりなネコちゃんと先生が楽しくナビゲートする第２版。データのアップデートに加え、「統計の基本の基本」の解説をさらに充実。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内容紹介「うどん怪獣、大暴れ!?」「人間もすなる統計といふものを、ネコもしてみんとてするなり。」おしゃべりなネコちゃんと先生が楽しくナビゲートする第２版。データのアップデートに加え、「統計の基本の基本」の解説をさらに充実。その思い込みは危険です！常識に囚われて勘違い発言をしたり、成功体験に頼りすぎて、ビジネスチャンスを逃したり。そんな失敗をしないために、これからは「証拠にもとづいた議論」が必要。それを支えるものが統計です。統計情報を正確に読み、理解し、情報を正しく他者に伝える力を身につけましょう。皆が統計のことをもう少し理解すれば、世の中はもっと良くなるはず！使用データをアップデートし、基礎的事項を拡充した第２版。著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）神林 博史(カンバヤシ ヒロシ)１９７１年長野県生まれ。１９９５年金沢大学文学部卒業。２００２年東北大学大学院文学研究科博士後期課程修了。博士（文学・東北大学）。現在、東北学院大学教養学部人間科学科教授著者について神林　博史 (カンバヤシ　ヒロシ)2022年1月現在東北学院大学教養学部教授