データ活用と分析の道しるべ

~ 経験や勘だけに頼らず、意思決定までの過程を『伝える』そして共有できるために ~

占いは統計学かは知らないけども-3/3

皆さんこんにちは。
Excelベースでビジネスデータ活用の講師をしている米谷(よねや) 学です。

「占いは統計学か」の判断材料を、この投稿では挙げました。

さてシリーズの3回目は、これまでのまとめとして、情報に接するときのポイントを示します。


  1. 事実と感想は分けて把握すること
  2. 結果がデータや調査・実験に基づいているのなら、その結果は事実であるということ
  3. そこから一般化して考えて良いか、汎用的に考えて良いかは別な話です
  4. データの項目(変数名、データラベル)の定義をハッキリさせること
  5. 調査や実験の場合、その工程や条件をハッキリさせること
  6. 相関関係と因果関係を混同していないこと
  7. 因果関係の方向を確認すること(消防車出動回数が多い地域は火事が多い?→火事が多いから消防車の出動回数が増える)
  8. 全体の傾向と、(性別や年代など)何らかの集団で分けたときの傾向とで探ってみることも忘れない

情報に接するとき、この情報から

  • 確実に言えることは何か
  • 確実とは言えないことは何か、またはわからないことは何か

も把握する必要があるのです

 


2018年4月19日(木)13時~@東京・茅場町
Excelベースの重回帰分析のセミナーがあります!
http://www.kinyu.co.jp/cgi/seminar/300733.html

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占いは統計学かは知らないけども-2/3

皆さんこんにちは。
Excelベースでビジネスデータ活用の講師をしている米谷(よねや) 学です。

「占いは統計学か」の結論をわたくしは持っていませんが、その判断材料を、前回の投稿では挙げました。

さてシリーズの2回目は、説明する話をします。

ちょうどブログをサボっていた間(^^;、こんな投稿をFacebookで見ました。
言霊についてセミナーがあり、口にする言葉の大切さの話をされたようです。

そして、かける言葉によって、果物の腐敗のしかたが違うと知人が載せていたFacebookの写真と共に、投稿がありました。

紙に「あい」、「ありがとう」、「ばかやろう」、「うざい」とそれぞれの紙に書き、その上に同じ種類の果物を1個ずつ置いたのだそうです。
すると、「ばかやろう」や「うざい」と書いた果物は腐敗が進んでいるように見えたものでした。

ここで正しい説明の出番ですが、まず1つだけお断りしておきます。
それは、この1回の実験結果は事実ではあるということです。
何も「こんなの嘘だ!」というわけではないのです。


さて説明する話ですが、このとき次の点に注目しましょう。

(1) 実験回数(「ありがとう」や「ばかやろう」などの紙の組み合わせ)が1つしかないこと

(2)それぞれの紙に書いた果物など、すべて条件が同じかどうか


説明する側の立場に立ったなら……

(1)実験回数が1度だけだったということをハッキリさせましょう。

(2)そしてすべての果物や紙など、実験の条件が同じかどうかを明らかにしましょう。
しかし果物など生鮮食品の場合、おおよそ難しいことだと思います。


説明を受ける側の立場に立ったなら……

(1)実験回数は何回か明らかになっているか、また明らかになっていない場合は、確かめましょう。
(2)条件は同じかどうか、まだ明らかになっていない場合は、確かめましょう。

さて、次回の投稿では、まとめとして、情報への正しい接し方の例について触れてみます。


2018年4月19日(木)13時~@東京・茅場町
Excelベースの重回帰分析のセミナーがあります!
http://www.kinyu.co.jp/cgi/seminar/300733.html

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占いは統計学かは知らないけども-1/3

皆さんこんにちは。
Excelベースでビジネスデータ活用の講師をしている米谷(よねや) 学です。

さて今日のテーマは、「占いが統計学か」。

この答えは、わたくしは知りません。
占いというのがどのようにでき上っているのかを、わたくしは知らないからです。
しかし占いが統計学かどうかを判断する術は明らかです。


結論から言うと裏側に、統計学のルールでデータの分析をした結果(論文など)が存在しているかどうか

で判断します。
これが無ければ「占いは統計学だ」というのは誤りだと断言しなくてはなりません。


「いやいや、占い師の先生(大師匠)がたくさんの人達を鑑定して、その中で得られた経験則や規則性が基になってるんだから、統計に基づいてるんじゃないの?」

「占いは統計学だ」に賛成する方、また占いを評価している方などからは、このような反論が出てくるかもしれません。

しかし「統計学だ」と豪語するからには、統計学のルールに沿って分析が行われていること、そして分析できる形のデータが存在していることが必要です。
これがなければ、統計学だとは絶対に言ってはなりません。

数学的には、説明するための式などのモノのことを、モデルと呼んでいます。
統計学を使っているなら統計モデルと呼びます。
このとき、統計モデルが占いの基になっていれば、「占いは統計学だ」と言っても良いのです。


次回2回目の記事では、説明する例について解説します。
そしてその次3回目の記事では、情報への正しい接し方の例について触れてみます。
ご期待ください。

 

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大人が覚えたい「割合」と「確率」の区別

皆さんこんにちは。
Excelベースでビジネスデータ活用の講師をしている米谷(よねや) 学です。


「アンタ!ミュージシャンで有名になりたいだなんて、そんなんで有名になってるのは、ほんの一握りだよ!」

大人が子どもたちにする良くある会話じゃないかと思います。

例えば(稼ぎの大きさは別として)ミュージシャンになった人が1万人いて、そのうちの1人が大スターになった場合は、「1万分の1」という数で表わすことができます。

これは「ミュージシャンになった人」のうち「大スターになった人の『割合』」です。

しかし「ミュージシャンで大スターになれる『確率』」は1万分の1ではありません。

本人の実力や意識、運などによって、確率は大きくも小さくもなるでしょう。


なお箱の中に10個のボールがあり、1個だけ「アタリ」のボールがあるとき、「アタリ」のボールが含まれる『割合』も、「アタリ」を引く確率も10分の1で間違いはありません。

なお箱の中からボールを1個取って、取ったボールは毎回箱に戻すとき、この10分の1は、「10回ボールを引けば必ず1個はアタリが出る」とは限りません。

ただ1万回や10万回やれば、アタリのボールが出る割合は10分の1に近づきます。

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町内会と文書作成と企業の生産性と-3/3

皆さんこんにちは。
Excelベースでビジネスデータ活用の講師をしている米谷(よねや) 学です。

この特集では、

①文書作成
②作表やデータ活用

2つの切り口があり、今回は②の「作表やデータ活用」について採り上げます。

これまで2回にわたって「①文書作成」について触れました。

町内会と文書作成と企業の生産性と-1/3

町内会と文書作成と企業の生産性と-2/3


例えば次のような例を考えてみます。

どこで2年間の累積高 ~ 現行の方法と改善後の方法との比較「新しい方法を導入しましょう」
「そうすると、これだけ効果がありますよ」
という流れなのですが、2枚のグラフをご覧ください。

上の棒グラフは実際にある資料で目にしたものです。
ある設備を現行のまま使い続ける場合と、交換する場合とで、向こう2年間の費用について、比較を示すために作成されたものです。

棒グラフで示されていたのですが、これは「改善すると2年後は確かにコストは抑さえられるねぇ」ということまではわかります。

しかしこの棒グラフには、主に次の2つの問題があります。

  1. 縦軸の起点が0になっていないため、実際よりも差が大きく見えてしまう
  2. 本当に伝えたいことは何かが見えてこない

グラフには、必ず「ここで何を伝えたいのか」が込められていることが大切です。

そこで2番目の折れ線グラフを使ってみましょう。

いつの時点で現行と改善後とでは、いつ交差するのか、そして差額はいくらかが、1枚のグラフで表わすことが可能です。

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