文組都會的簡明統計學
 
作者: 高橋信 
出版社: 楓葉社文化
書城編號: 24430710

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出版日期: 2022/03
頁數: 235
ISBN: 9789863703839

 
商品簡介
 


難倒大多數人的統計學,終於推出文組專用「翻譯書」!
就由擅長將「希臘符號」翻譯成「人話」的老師,
不必與數學公式纏鬥,也能一點就通!


近年來,隨著大數據、廣告投放、後端程式語言等逐漸形成產業趨勢,「統計學」也開始蔚為顯學。

可是,對於大部分的文組人來說,光看到數字就想退避三舍;若再提到「統計學」三個字,可能就立刻破門竄逃了吧?

「雖然想試著翻入門書,但只要瞄到像間諜暗號的公式後,就反射性地把書閤起來了。」
「聽說統計學很熱門,可是具體來說,究竟能實際應用在哪些地方呢?」
「學會數據分析和統計,是不是就能幫我分析股票,順利賺大錢?」

所有關於統計學的基礎提問,就讓擁有多家企業與大學舉辦講座經驗的專家──高橋信老師,與腦洞開很大的文組學生──鄉和貴,透過問答的形式,帶領各位一步步熟悉統計學的世界吧!

◆第1天:歡迎來到統計學的世界
相信對大部分人來說,數學絕對排得上學生時代前三名的噩夢科目。
奠基在數學之上的統計學,豈不就是更為棘手的惡魔存在?
課程最初,讓我們先打破心理阻礙,首先弄清楚統計學究竟是一門什麼樣的學問。
認識統計學的用途,建立目標,我們才能保持清晰的腦袋實踐學習計畫。

◆第2天:千萬別被「模擬調查」牽著鼻子走
在資訊爆炸的時代,五花八門的抽樣調查、政治人物的支持率統計,哪些是有憑有據的資訊,哪些是道聽途說,在在考驗我們的「數據素養」。
提升數據素養的第一步,就是建立起對「隨機抽樣調查」的基本認識。
學會第2天的內容,就知道如何分辨日常生活中值得信賴的統計調查!

◆第3~4天:掌握資料的感覺
統計的第一步是收集資料,而資料又能區分「數值資料」與「類別資料」。
從第3天開始,我們會稍微接觸數學層面,重溫一下學生時代學過的「中位數」、「標準差」與「變異數」等數值,以及它們在統計學中占有如何的重要性。

◆第5天:使資料視覺化呈現
這一天將會介紹各種分析方法的基礎知識,首先從具代表性的圖表──「直方圖」與「機率密度函數」開始,透過這兩種工具,深化掌握資料的直覺。
同時我們也會了解生活中常聽到的詞──常態分布,究竟是什麼意思。

◆第6~7天:課堂練習!實際挑戰分析資料
如何根據樣本資料估計母體?如何推導信賴區間?還有樣本數究竟要多少,才能得到值得任賴的統計結果呢?
讓我們透過最後的兩天練習課,試著做資料分析的練習,為你的統計學習挑戰畫下一個戰果豐厚的結尾吧!

從學生時代就不擅長數學、出社會後也依舊與數學絕緣的人,有辦法從零學會統計學嗎?
本書的文組人代表,藉由七天扎實的親身體驗告訴你──真的有可能!
統計學是一門深奧的學問,卻也是一座取之不盡的寶庫。
歡迎各位有志探索這座寶庫的文組人,就從本書開始,解密以前都看不懂的希臘文暗號!

本書特色

◎全書架構劃分為7天的課程,採老師與學生一來一往的對話形式,帶領讀者一天天熟悉統計的感覺。
◎重要的公式與計算的過程,都會用顏色框特別標註,就像課堂板書一樣一目瞭然。
◎每堂課的最後都有內容回顧,幫助你快速掌握重點,加強記憶學習更有效率。

 

作者

高橋信

1972年出生於新潟縣。日本九州藝術工科大學(現為九州大學)研究所畢業,專攻藝術工學研究科資訊傳達。曾在民間企業從事數據分析和研討會講師等業務,後來擔任大學兼職講師和兼職研究員。目前是以作家的身分活動,同時也應企業和大學邀請積極舉辦演講。

明明沒有人拜託,也沒有拿給其他人看的打算,卻在學生時代製作出適合國高中生使用的數學教材。

主要著作包括《世界第一簡單統計學》、《世界第一簡單貝氏統計學》、《世界第一簡單線性代數》(均為世茂出版)。這些著作也被翻譯為瑞典語、義大利語、俄語等多國語言版本。

個人網站:www.takahashishin.jp/

鄉和貴

1976年出生。是大家公認的純文組人,國中時代就對數學頭痛不已,上了高中後正式宣告挫敗。對數字特別一竅不通,往往受到類似的數據所欺騙。目前是一名照顧小孩的奶爸,也是每個月寫一本書的作家。

代表著作有《真希望國中數學這樣教:暢銷20萬冊!6天搞懂3年數學關鍵原理,跟著東大教授學,解題力大提升!》(美藝學苑社)等書。

譯者簡介

趙鴻龍

畢業於輔仁大學統計資訊系,對日本歷史文化情有獨鍾。譯有《圖解會計思維 商業戰略、分析必備武器》、《揭露廣告與媒體的統計學破綻》、《懶人最需要的高效率「極簡整理術」》等書。

 

目錄

◎前言
◎登場人物介紹

▌第1天 歡迎來到統計學的世界
⚫︎第1堂課:統計學是什麼樣的學問?
・近百年來大幅發展的學問
・什麼場合會用到統計學
・醫學和心理學也廣為運用
・統計學一點也不簡單!
・提升數據素養!
・統計學分為兩種類型
・近年來盛行的「貝氏統計學」是什麼?
⚫︎第2堂課:統計學有各式各樣的分析方法
・代表性分析方法① 複迴歸分析
・代表性分析方法② 邏輯斯迴歸分析
・代表性分析方法③ 主成分分析
⚫︎第3堂課:千萬別陷入「大數據」的迷思中!
・只要有大數據,任何問題都能解決⋯⋯?
・數據驅動經營的困難點
・通過這本書來提升數據素養吧!
❖第1天課程學到的內容

▌第2天 別被「模擬調查」牽著鼻子走!隨機抽樣法
⚫︎第1堂課:調查的可信度就以「隨機抽樣法」來決定!
・千萬別被「模擬調查」給騙了!
・想做到值得信賴的調查,就用「隨機抽樣法」!
❖高橋老師對數字的觀點▸▸對圓餅圖持保留態度⋯⋯
⚫︎第2堂課:瞭解四種隨機抽樣法!
・從所有人當中隨機抽出的「簡單隨機抽樣法」
・分層之後再抽出的「分層抽樣法」
・分成兩個階段抽出的「兩段抽樣法」
・分層+兩段的組合技「分層兩段抽樣法」
・知道真相的只有母體
・什麼是隨機分配?
・評論經濟的危險
❖第2天課程學到的內容

▌第3天 掌握資料的感覺!數值資料篇
⚫︎第1堂課:看到資料,第一步是先掌握感覺!
・學習資料處理的基礎
・「掌握資料的感覺」是什麼意思?
・資料可以分為兩種類型
⚫︎第2堂課:試著將「資料的分散程度」數值化
・「平均」就是讓資料「變得勻稱」
・以平方和、變異數、標準差來判斷「分散程度」
・以平均數為基準點的「平方和」
・消除平方和的缺點!「變異數」
・只是把變異數開根號!「標準差」
・平方和、變異數、標準差──統計學的幕後要角!
・推論統計學使用的「不偏變異數」
・消除平均數的缺點!「中位數」
⚫︎第3堂課:其實近在你我身邊?資料的「標準化」
・統一資料規格的「標準化」
・標準化值原來就是那個數字!
❖專欄漫畫▸▸高橋老師的資料超整齊!
❖第3天課程學到的內容

▌第4天 掌握資料的感覺!類別資料篇
⚫︎第1堂課:掌握類別資料,就從「比例」抓住感覺!
・類別資料的掌握方法非常簡單!
・試著將平方和轉換
・輕鬆掌握類別資料!
・二進位資料可以作為數值資料來處理!
・這個統計方法是錯誤的!
❖高橋老師對數字的觀點▸▸從統計觀點看「積極參與投票」的必要性
❖第4天課程學到的內容

▌第5天 使資料視覺化!常態分布
⚫︎第1堂課:資料變得一目瞭然!直方圖與機率密度函數
・首先利用「次數分配表」來製作「直方圖」
・機率密度函數的曲線和橫軸包夾的面積為1
⚫︎第2堂課:試著瞭解最重要的常態分布!
・記住最重要的機率密度函數
・是否存在和常態分布一致的資料?
・特別的常態分布──標準常態分布
・掌握標準常態分布的特徵
・面積=比例=機率
・機率密度函數的硬性定義
❖專欄漫畫▸▸有看沒有懂的希臘字母
❖第5天課程學到的內容

▌第6天 實踐!試著估計母體的比例
⚫︎第1堂課:根據樣本資料來估計母體的比例!
・根據樣本資料得知母體情況
・推導信賴區間的公式
・只調查一次的信賴區間值得信賴嗎?
・樣本人數、信賴區間與信賴水準的關係
・為什麼主流媒體都不會報導「信賴區間」?
❖第6天課程學到的內容

▌第7天 實踐!嘗試進行複迴歸分析
⚫︎第1堂課:試著充分瞭解迴歸分析!
・什麼是迴歸分析?
・代入公式,就能計算迴歸方程式!
・如何解釋迴歸方程式?
・什麼是實測值、預測值和殘差?
・什麼是判定係數?
❖高橋老師對數字的觀點▸▸長條圖的使用禁忌
⚫︎第2堂課:試著充分瞭解複迴歸分析!
・複迴歸分析,迴歸分析的進階版
・統計學並非萬用的魔法
❖第7天課程學到的內容

▌補講 什麼是統計假設檢定?
・在結束所有課程之前
・推論假設是否正確

◎後記
◉附錄 迴歸方程式的推導

序/導讀

前言     

大家好,我是一個以寫作為生的「超級」文組人。

「文組人」這個名詞,就我的定義來說,並不是指「擅長博雅教育」或著「感性敏銳」之類的流行話題,而是單純指在學生時代就放棄數學的人。更確切地說,是指經歷過難以解決的問題而受挫,從而變得討厭數學的大人。

一旦形成對數學過敏的體質,日後就會變得非常麻煩。哪怕是僅有一點點數學氣息的東西出現在面前,明明問題很簡單,但就是會像條件反射一樣,把思考迴路完全關閉起來,隨即逃之夭夭。讓自己躲在「我是文組人」的謎樣保護傘之下,貫徹堅決拒絕不碰的態度⋯⋯。

這樣的我,想不到最近居然也對「統計學」開始在意起來。

大數據(Big Data)、資料科學(Data Science)、數據驅動(Data Driven)經營等等,在最近的商業圈話題裡,「Data」這個詞總是如影隨行。這個時候屢屢和這些名詞一起出現的傢伙就是──統計學(Statistics)。

如果找來一群討厭數學的人(別名:文組人),根據這些人的觀點做出「看似十分便利卻不太清楚內容」的學科排行榜,恐怕統計學會是進入前三名的學科(另外兩個為量子力學和人工智慧,根據筆者的想像調查)。

尋覓書店的財經書籍,每當「統計學」的字眼映入眼簾時,我總是心想「啊,怎麼又是這玩意兒?的確啦,如果能理解統計學的話,對於生活應該相當有幫助吧?只可惜我是文組人,別想這些傻事了」,於是在腦內華麗地轉身,對這類關鍵字視若無睹。是的,其實我很在意。

某一天,編輯K小姐把我找了出來,她開門見山地說:「我想到一個有趣的企畫。」

「我想做一本純粹文組人也能看得懂的統計學入門書。因為統計學怎麼說呢⋯⋯感覺好像很方便嘛。只不過,要問我具體內容有哪些,我也無法解釋就是了。呵呵呵。」

如各位所料,K小姐也是個純文組人。

兩個文組臭皮匠湊在一起構思企畫,也贏不了諸葛亮的。

之後過了幾天,我們找上本書的老師──高橋信先生,和他約好一起商量。附帶一提,高橋老師是知名的統計家,也是暢銷書《世界第一簡單統計學》系列(中文版由世茂代理出版)的原作者。

當時的對話帶給我很大的衝擊(部分內容與正文略有重複),所以我想在這裡向各位介紹。

「所謂統計學的入門書,在討厭數學的人眼中看來,一點都沒有「入門」的感覺,反而讓人覺得像是吃了閉門羹⋯⋯。」

「是啊,那是因為世上的入門書都是針對「在大學初次學習」的人,也就是在徹底掌握高中數學的前提下來進行討論。對於國高中就放棄數學的人來說,根本不可能把整本書讀完一遍。」

「統、統計學果真有那麼難!?」
「統計學並沒有假設讀者是討厭數學的人喔。」
「這表示⋯⋯統計學並非在數學基礎上受挫的我們所能夠使用的工具嗎⋯⋯?」
「用簡單的說法來說,這就像討厭運動的人去摔角道場要求入門一樣困難。」

「哇哩咧!(臉紅)可是市面上不也有標榜『用這本書學習足以應用於商務上的統計學』這樣的書嗎?所以我在想,這次的企畫是不是也能以那種感覺的風格來製作⋯⋯。」

「你想太多啦,一本書根本學不完吧(苦笑)。你們可別太小看一門學問了。」

「(真傷腦筋,這樣該怎麼進行下去啊⋯⋯)……呃,總之,能不能請您用簡單易懂的方式,為討厭數學的人全面介紹一下統計學呢?這個企畫就算要分成上下兩集也無妨(笑)。」

「要做到簡單易懂倒也不是不行,但統計學的世界比你們想像的要廣闊得多,如果要面面俱到的話,一套十集的叢書也不可能包羅萬象。」

「這樣啊⋯⋯(淚)。」

「你們不必露出愁眉苦臉的表情啦。確實有些統計學的知識,即使是討厭數學的人,也應該視為現代人應具備的教養來瞭解一下比較好。統計學絕非一門簡單的學科,這也是其中原因之一(笑)。」

「那麼事不宜遲,請給我一些時間,讓我思索一下不擅長數學的人也能讀完一本書的課程綱要吧。」

⋯⋯

這樣一來,我們「想輕鬆愉快地學習統計學!」這種抄捷徑的想法輕而易舉地就被打了回票。但是老師的課程不但讓我們獲益匪淺,也非常刺激,他的一席話更令我們茅塞頓開。

我這次從高橋老師那裡學到的,只是統計學其中一小部分。

不過,我已經掌握了統計學是一門什麼樣的學問,以及在什麼情況下能發揮作用的大致輪廓;我也清楚瞭解到統計學的難度及其限制。如今我也可以使用Excel進行複迴歸分析了。

其中最大的收穫,莫過於統計學讓我學到該如何在資訊社會中生存下去。

舉例來說,我過去一直認為「數值化的東西」就等於「數據」,而「數據」正是「事實」。但到了後面我才知道,世上沒有經過正確統計處理的「模擬調查」正在社會上蔓延開來。

此外,我也因此得知,論文這種在外行人看來像是「依據事實」的內容,其實有些也是隨隨便便地敷衍過去。

對於討厭數學的人來說,統計學是一門高不可攀的學問,這個認識雖然沒有改變,但只要能稍微窺視一下這個世界,得到的收穫想必會遠遠超乎你的想像。

每個和我一樣的文組人,請務必通過本書來瞧瞧那個世界吧!
 

感覺自己正成為不被數據牽著鼻子走的人
鄉和貴

 

高橋信 作者作品表

文組都會的簡明統計學
世界第一簡單貝氏統計學
世界第一簡單統計學【修訂版】
世界第一簡單實驗設計
世界第一簡單統計學【迴歸分析篇】
世界第一簡單線性代數
世界第一簡單統計學

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