目次

はじめに ── ＡＩの時代に、なぜ統計学が必要なのか？

第１話　世の中数字じゃねぇ

［解説］貴子の計算の裏側
　　統計学の専門家は確率計算が得意というわけではないけれど

第２話　自分と100万人の最大幸福を

［解説］「円グラフで現状把握」の次に何をすべきか
　　いまだ多くの職場で残る、「円グラフを作って終わり」問題／「データの加工」はデータサイエンティストの大事な仕事

第３話　ドクンと数字に血が通う瞬間を

［解説］データ分析の設計方法
　 「アウトプット」と「アウトカム」の違いが重要／「アウトカム」の設定をミスるとどうなるか／「アウトカム」を設定したら、説明変数の候補を考える／日本で教えられていない「リサーチデザイン」／考える前に、データを網羅的に分析してしまおう

第４話　変える？ 狙う？

［解説］統計モデルの作り方
　 「統計モデル」とは何か／単回帰分析は最もシンプルな統計モデル／重回帰分析のパワフルさと注意点

第５話　だいたい同じに揃っちゃうんです

［解説］ランダム化比較実験と仮説検定
　 「ような」を挟んで考えてみる／「ランダム化比較実験」で因果関係の有無がわかるわけ／「ｐ値」と「統計的仮説検定」／「95％信頼区間」とは／「統計的仮説検定」と「95％信頼区間」はどのように使われたか？

第６話　俺がやるべき仕事だ

［解説］「質的調査」と「量的調査」
　　データの取り方は、統計学の使い方以前の大きな問題／データを正しく取るには「質的調査」も使いこなす／「質的調査」→「量的調査」の順番で

第７話　頼んだよ、樹下〝課長〟

［解説］心理統計学と因子分析
　　知能を測定しようという試みから発展した「因子分析」／「因子」は２つ以上でもよい

第８話　死ぬほど軽蔑しちゃいますねえ…

［解説］検定の多重性と再現性の危機
　　統計学を正しく使わないと、科学の発展を妨げる／「検定の多重性」に科学はどう対処しているか？／個人でも簡単にできる対策

第９話　俺にできることはまだある！

［解説］時系列分析による需要予測
　　データ分析の３つの役割／時系列分析の定義と特徴／時系列分析のパターンと手法

第10話　この数字に命を吹き込むのが私の役目です

［解説］ロジスティック回帰
　 「ヘヴィユーザーかどうか」「病気になるかならないか」がわかるロジスティック回帰／ギャンブルでも使われる「オッズ」で考える／「重回帰分析」との共通点

第11話　数字にウソをついちゃいけない

［解説］データ分析の結果をアクションに結びつける
　　現状把握ができた後のアクション／対処すべき原因を探索したり検証したりするときのアクション／「このままいくとどうなるか」という予測を立てた後のアクション

第12話　統計学、マジ最強じゃないですか？

おわりに ── アクションのための統計学の時代

［付録］もっと統計学を勉強したくなった人のためのシリーズ読書ガイド

参考文献

索引

原作・解説

西内啓（にしうち・ひろむ）
1981年生まれ。東京大学医学部卒（生物統計学専攻）。
東京大学大学院医学系研究科医療コミュニケーション学分野助教、大学病院医療情報ネットワーク研究センター副センター長、ダナファーバー/ハーバードがん研究センター客員研究員を経て、現在は株式会社ソウジョウデータ代表取締役として企業のAI導入やAI製品の開発を支援する。また2020年より内閣府EBPMアドバイザリーボードメンバーも務める。
累計55万部を突破した『統計学が最強の学問である』シリーズほか、著書多数。

マンガ

うめ
シナリオ担当の小沢高広、作画担当の妹尾朝子からなる2人組漫画家。代表作は、ゲーム業界を描いた『東京トイボックス』シリーズ、1970年代のシリコンバレーを舞台にした『スティーブズ』、フリーランスによる育児ハックマンガ『ニブンノイクジ』など。
また小沢は『劇場版マジンガーZ / INFINITY』『LAZARUS ラザロ』の脚本を担当。妹尾は「団地団」のメンバーとして多くのトークイベントに出演するなど、個人での活動も多い。
現在は、第一次南極観測隊をモデルにしたヒストリカルSF『南緯六〇度線の約束』を小学館ビッコミにて連載中。